Trois douleurs que chaque équipe sales et BD encaisse chaque semaine. Chacune est ce dont tes reps se plaignent vraiment, pas ce qu'une page produit appellerait poliment.
Les analystes brûlent 12 heures par semaine à tirer des charts FRED, scraper des 10 K et copier-coller des transcripts d'earnings avant d'écrire un seul paragraphe de thèse.
Un chiffre non cité dans une note publiée déclenche une revue compliance et une réécriture du lundi matin, alors que le PM est déjà passé au prochain nom.
Le deep dive du trimestre dernier vit dans le Notion de quelqu'un, donc le même nom se fait rechercher from scratch trois fois par an et personne ne se souvient du papier contradictoire.
Chaque pipeline ci-dessous est une forme que tu câbles sur le canvas en utilisant le crew d'agents IA et les outils plus bas. Pas une feature qu'on livre pour toi, un pattern que tu configures.
MarketAnalyst tire les filings EDGAR et les Form 4 d'insiders, DataScientist propose une feature sur la lecture, LiteratureSpecialist score les papiers de support. Le gate HITL tient le brief tant que l'analyste n'a pas validé l'appel de régime.
MacroEconomist interroge FRED pour rates, DXY et prints d'inflation, puis écrit l'appel de régime avec les 30 prochains jours de releases. Static context tient la house view donc la guidance de sizing reste consistante à travers les semaines.
Au hit du 8 K, MarketAnalyst tire le filing et le transcript, DataScientist diff la guidance contre le trimestre dernier, le outilrag_retrieve fetch la note antérieure pour le tone match. L'analyste approuve avant distribution.
LiteratureSpecialist balaye arXiv q fin et OpenAlex sur les 90 derniers jours, score la qualité de réplication et liste un papier contradictoire par thèse. La mémoire cross run porte la lecture à travers les trimestres donc les doublons tombent.
DataScientist propose une feature falsifiable avec un test statistique, LiteratureSpecialist fait remonter les papiers qui plaident contre, MarketAnalyst vérifie la donnée on chain ou funding rate. Le gate HITL force la validation des kill criteria avant sizing.
MarketAnalyst fait tourner la recherche full text EDGAR à travers une coverage list, DataScientist normalise les hits en table de fonctionnalités avec ids de paragraphes cités. Replay chaque cellule jusqu'à son paragraphe 10 K pour la prochaine revue compliance.
Vrais personas du crew d'agents IA research_team. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.
Builds the market structure brief with funding rates, open interest, on-chain flows, and a stated bullish, bearish, or neutral regime call with named risks.
Sets the macro frame with Fed reaction function, DXY trend, global liquidity cycle, and a 30 day calendar of events that move position sizing.
Reads recent quantitative finance papers, scores replication quality, and always surfaces one contradicting paper so the thesis is tested before it ships.
Proposes new features with a formula, data source, decay half life, pseudo code, and a statistical test design that an engineer can implement the same day.
Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.
Recherche, fetch et lectures de fichiers locaux à usage général pour les quatre personas. Read only par défaut, donc aucun persona ne peut écrire hors de son bundle scoped.
MarketAnalyst et DataScientist tirent les données 10 K, 10 Q, 8 K et Form 4 directement depuis EDGAR. Surface read only, donc pas de gate de write nécessaire.
MacroEconomist interroge FRED pour rates, prints d'inflation et calendriers de release avec le series id cité dans chaque chart. Read only, pas de HITL nécessaire.
LiteratureSpecialist scanne les papiers q fin récents avec scoring de réplication. S'apparie avec openalex_tools et semantic_scholar_tools pour la couverture cross venue.
Track les graphes de citation et follow on work pour que LiteratureSpecialist puisse stress tester une thèse contre des réfutations ultérieures. Read only.
Pulls légers de prix, options et charts pour MarketAnalyst quand un feed payant n'est pas autorisé. Read only.
Construit le vector store par workflow depuis notes antérieures, memos de thèse gagnante et coverage de la maison. Alimente rag_retrieve et la mémoire cross run. L'indexation est HITL gated quand de nouveaux corpus sont ajoutés.
Chaque pipeline arrive avec trois couches d’accès à la connaissance. Combine-les par agent sur le canvas. Pas d’espace vectoriel partagé avec un autre client, pas de lecture surprise, pas de retrieval opaque.
includeContextDocuments par pipeline ajoutés à l'input d'agents spécifiques à chaque run. Le brief ICP, le playbook, la grille de pricing, ou le corpus d'emails de deals gagnés. Tout ce qui doit être là avant que l'agent pense. Tu choisis quels personas reçoivent quels docs.
rag_retrieveUn outilscoped accordé par agent. Quand l'agent décide qu'il a besoin de plus de profondeur, il interroge le vector store du workflow à la demande. Même base de knowledge que Static context, accédée uniquement quand le modèle le demande.
pipeline_memoryÉtat au niveau du pipeline qui passe d'un run au suivant. La recherche d'hier est dans le scope du follow-up d'aujourd'hui. Le crew d'agents IA se souvient de ce qu'il a déjà prospecté, de ce qui a été approuvé, de ce qui a été envoyé. L'audit log est la base de knowledge de second ordre.
Le tier Sandbox est gratuit, sans carte. Rejoins la waitlist et on t'envoie un email dès qu'un slot s'ouvre.
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