// उपयोग का मामला · रिसर्च

AI एजेंट से मार्केट और मैक्रो रिसर्च ऑटोमेट करेंजो हर सोर्स उद्धृत करते हैं।

ज्यादातर रिसर्च डेस्क अपना आधा हफ्ता चार्ट खींचने, फाइलिंग स्किम करने और पेपर खोजने में गंवाते हैं, इससे पहले कि कोई एक थीसिस लिखी जाए। Melaya आपको एक चार-पर्सोना एजेंट टीम देता है जो शेड्यूल पर मार्केट स्ट्रक्चर रीड, मैक्रो फ्रेम, साहित्य स्कैन और फीचर प्रपोज़ल चलाए। हर दावा FRED सीरीज, 10K पैराग्राफ, या arXiv ID उद्धृत करता है, और PM तक ब्रीफ पहुंचने से पहले एक विश्लेषक हस्ताक्षर करता है।

01
// आज क्या टूट रहा है

मैन्युअल वर्कफ़्लो एजेंट से ज़्यादा महंगे पड़ते हैं।

तीन परेशानियां जो हर सेल्स और BD टीम को हर हफ्ते होती हैं। हर एक वह है जिसके बारे में आपके रेप्स असल में शिकायत करते हैं, न कि वह जो कोई फीचर पेज कहेगा।

  1. 01

    Analysts burn 12 hours a week pulling FRED charts, scraping 10 Ks, and copy pasting earnings transcripts before they write a single paragraph of thesis.

  2. 02

    One uncited number in a published note triggers a compliance review and a Monday morning rewrite, while the PM has already moved on to the next name.

  3. 03

    Last quarter's deep dive lives in someone's Notion, so the same name gets researched from scratch three times a year and nobody remembers the contradicting paper.

02
// पाइपलाइन जो आप बना सकते हैं

एजेंट वर्कफ़्लो: कंपोज़ करें, अप्रूव करें, रीप्ले करें।

नीचे की हर पाइपलाइन एक आकार है जिसे आप आगे की एजेंट टीम और टूल्स का उपयोग करके कैनवास पर बनाते हैं। यह कोई फीचर नहीं जो हम आपके लिए भेजते हैं, यह एक पैटर्न है जिसे आप कॉन्फ़िगर करते हैं।

P02

Publish the weekly macro briefing

MacroEconomist queries FRED for rates, DXY, and inflation prints, then writes the regime call with the next 30 days of releases. Static context holds the house view so position sizing guidance stays consistent across weeks.

P04

Run a quarterly literature survey

LiteratureSpecialist sweeps arXiv q fin and OpenAlex for the last 90 days, scores replication quality, and lists one contradicting paper per thesis. Cross run memory carries the read across quarters so duplicates drop out.

03
// मल्टी-एजेंट टीम

रिसर्च और विश्लेषक एजेंट टीम

research_team एजेंट टीम के असली पर्सोना। हर एक ट्यून्ड सिस्टम प्रॉम्प्ट और डिफॉल्ट टूल अलाउलिस्ट के साथ आता है। कैनवास पर प्रति पर्सोना मॉडल बदलें।

बाज़ार विश्लेषक

MarketAnalyst

फंडिंग रेट, ओपन इंटरेस्ट, ऑन-चेन फ्लो और एक स्पष्ट बुलिश, बियरिश या न्यूट्रल रिज़ीम कॉल के साथ नामित जोखिमों सहित मार्केट स्ट्रक्चर ब्रीफ बनाता है।

मैक्रो अर्थशास्त्री

MacroEconomist

Fed रिएक्शन फंक्शन, DXY ट्रेंड, ग्लोबल लिक्विडिटी साइकल और 30 दिन का इवेंट कैलेंडर जो पोजीशन साइज़िंग हिलाते हैं, के साथ मैक्रो फ्रेम सेट करता है।

साहित्य विशेषज्ञ

LiteratureSpecialist

हाल के क्वांटिटेटिव फाइनेंस पेपर पढ़ता है, रेप्लिकेशन गुणवत्ता स्कोर करता है, और हमेशा एक विरोधाभासी पेपर उजागर करता है ताकि थीसिस भेजने से पहले परखी जाए।

डेटा वैज्ञानिक

DataScientist

एक फॉर्मूला, डेटा सोर्स, डिके हाफ-लाइफ, स्यूडो-कोड और एक स्टैटिस्टिकल टेस्ट डिज़ाइन के साथ नए फीचर प्रस्तावित करता है जिसे एक इंजीनियर उसी दिन लागू कर सके।

04
// स्कोप्ड टूल्स

टूल अनुमति सूची: सिर्फ वही एक्शन जो आप देते हैं।

नीचे हर टूल Melaya बंडल का एक असली साझा टूल है। प्रति एजेंट अलाउलिस्ट करें, राइट्स को HITL-गेट करें, किसी को भी एक क्लिक में रद्द करें।

shared/tools/core/

सभी चार पर्सोना के लिए सामान्य-उद्देश्य सर्च, फेच और लोकल फाइल रीड। डिफॉल्ट से केवल-पढ़ने योग्य, इसलिए कोई पर्सोना अपने स्कोप्ड बंडल के बाहर नहीं लिख सकता।

web_searchweb_fetchhttp_requestgrep_searchfile_read
shared/tools/sec_edgar_tools/

MarketAnalyst और DataScientist EDGAR से सीधे 10K, 10Q, 8K और Form 4 डेटा लेते हैं। केवल-पढ़ने योग्य सरफेस, इसलिए कोई राइट गेट जरूरी नहीं।

edgar_ticker_to_cikedgar_recent_filingsedgar_company_factsedgar_full_text_searchedgar_insider_form4
shared/tools/fred_tools/

MacroEconomist हर चार्ट में उद्धृत सीरीज ID के साथ FRED से दरें, महंगाई प्रिंट और रिलीज़ कैलेंडर क्वेरी करता है। केवल-पढ़ने योग्य, कोई HITL जरूरी नहीं।

fred_series_observationsfred_series_searchfred_series_infofred_release_dates
shared/tools/arxiv_tools/

LiteratureSpecialist रेप्लिकेशन स्कोरिंग के साथ हाल के q-fin पेपर स्कैन करता है। क्रॉस-वेन्यू कवरेज के लिए openalex_tools और semantic_scholar_tools के साथ जोड़ता है।

arxiv_searcharxiv_get_paperarxiv_recentarxiv_by_author
shared/tools/openalex_tools/

साइटेशन ग्राफ और फॉलो-ऑन काम ट्रैक करता है ताकि LiteratureSpecialist बाद के खंडन के खिलाफ थीसिस को परख सके। केवल-पढ़ने योग्य।

openalex_search_worksopenalex_get_workopenalex_work_citationsopenalex_author_works
shared/tools/yahoo_finance_tools/

जब पेड फीड अधिकृत न हो तो MarketAnalyst के लिए हल्के प्राइस, ऑप्शन और चार्ट पुल। केवल-पढ़ने योग्य।

yf_quoteyf_chartyf_summaryyf_options
shared/tools/knowledge/

पिछले नोट्स, जीते हुए थीसिस मेमो और हाउस कवरेज से प्रति-वर्कफ़्लो वेक्टर स्टोर बनाता है। rag_retrieve और क्रॉस-रन मेमोरी को पावर देता है। नए कॉर्पस जोड़ने पर इंडेक्सिंग HITL-गेटेड है।

build_knowledge_from_textbuild_knowledge_from_file
05
// तीन नॉलेज लेयर

एजेंट टीम वही पढ़ती है जो आप देते हैं।

हर पाइपलाइन नॉलेज एक्सेस की तीन लेयर के साथ आती है। कैनवास पर प्रति एजेंट मिलाएं और मैच करें। किसी दूसरे टेनेंट के साथ साझा वेक्टर स्पेस नहीं, कोई अचानक रीड नहीं, कोई अपारदर्शी रिट्रीवल नहीं।

L1

स्टैटिक कॉन्टेक्स्ट

includeContext

प्रति-पाइपलाइन दस्तावेज़ जो हर रन पर खास एजेंटों के इनपुट में जोड़े जाते हैं। ICP ब्रीफ, प्लेबुक, प्राइसिंग शीट, या जीते हुए डील का ईमेल कॉर्पस। जो कुछ भी एजेंट के सोचने से पहले वहां होना चाहिए। आप तय करें कि कौन सा पर्सोना कौन से दस्तावेज़ पाए।

L2

RAG रिट्रीवल टूल

rag_retrieve

प्रति-एजेंट दिया गया एक स्कोप्ड टूल। जब एजेंट को ज्यादा गहराई चाहिए, तो वह मांग पर वर्कफ़्लो के वेक्टर स्टोर को क्वेरी करता है। स्टैटिक कॉन्टेक्स्ट जैसा ही नॉलेज बेस, केवल तब एक्सेस होता है जब मॉडल मांगे।

L3

क्रॉस-रन मेमोरी

pipeline_memory

पाइपलाइन-स्तर की स्थिति जो एक रन से अगले तक जाती है। कल की रिसर्च आज के फॉलो-अप के दायरे में है। एजेंट टीम याद रखती है कि पहले से क्या प्रोस्पेक्ट किया, क्या मंजूर हुआ, क्या भेजा गया। ऑडिट लॉग दूसरे दर्जे का नॉलेज बेस है।

07
// FAQ

AI एजेंट के वो सवाल जो हमें हर हफ्ते मिलते हैं।

Will the research crew publish reports on its own?

No. Every report stops at a HITL gate so the analyst signs off on the regime call, the cited papers, and the feature proposals before anything goes to PMs or risk. Lift the gate per template once the workflow has earned the trust.

Can the agents reason over our internal research library?

Three ways. Static context attaches your house view, coverage list, and risk limits to specific personas on every run. The rag_retrieve tool lets MarketAnalyst and LiteratureSpecialist pull from filings, transcripts, and prior notes on demand. Cross-run memory carries last week's thesis into this week's update so follow ups do not start from zero.

Is this an AlphaSense alternative or a Sentieo alternative?

It sits next to them. AlphaSense and Sentieo are search and excerpt surfaces over filings and transcripts. Melaya is the reasoning layer that runs MarketAnalyst, MacroEconomist, and LiteratureSpecialist on a schedule and writes the brief, with your sources cited inline.

How does Melaya compare to Hebbia or BamSEC for filings work?

Hebbia and BamSEC focus on document Q and A over SEC filings. Melaya plugs SEC EDGAR in as a scoped tool that any persona can call, then composes a multi step workflow around it with the 3 layer knowledge model so the same answer is reproducible next quarter.

How do we keep the briefs from sounding like AI?

Drafts cite specific paragraphs from filings, FRED series IDs, and arXiv identifiers. The LiteratureSpecialist is required to surface one contradicting paper per thesis, so the tone reads as a working analyst note instead of a confident summary.

Which models can we run the research crew on?

Any. Claude on LiteratureSpecialist where long context and reasoning quality matter, GPT on DataScientist for code drafting, a local Ollama on MarketAnalyst when the on chain dataset cannot leave your network. Each persona picks its own.

How fast can a research team get the first pipeline running?

With FRED, SEC EDGAR, and arXiv tools enabled, the macro briefing workflow is a 4 node canvas: pull series, summarize, cite, approve. Most teams ship it in a working session and have the first reviewed brief in their inbox the same day.

Can I audit exactly what the agent did and why?

Every run logs every tool call, every retrieved chunk, every model invocation, and every approval. Replay any run to see which FRED series, which 10 K paragraph, and which arXiv paper drove the conclusion. The audit log is the methodology log.

क्या मैं यह रिसर्च वर्कफ़्लो n8n या Zapier में बना सकता हूँ?

n8n, Zapier और Make पहले से तय किए गए ट्रिगर-एक्शन स्टेप्स चलाते हैं, और सरल लीनियर ऑटोमेशन में कनेक्टर की विविधता के लिए बेहतर हैं। वे गहरी डाइव की योजना नहीं बना सकते: Melaya के Market Analyst, Macro Economist, Literature Specialist और Data Scientist स्टेप्स में तर्क करते हैं, sec_edgar_tools और fred_tools जैसे रीड-ओनली बंडल से सीमित, और हर राइट पर HITL स्वीकृति के साथ।

FRED और EDGAR डेटा खींचने के लिए Python स्क्रिप्ट क्यों न लिखें?

अगर बस एक शेड्यूल्ड चार्ट पुल चाहिए तो स्क्रिप्ट लिखें। एक स्क्रिप्ट Market Analyst का रेजीम कॉल नहीं कर सकती या वह विरोधाभासी पेपर सामने नहीं ला सकती जो Literature Specialist हमेशा ढूंढता है। Melaya 23 प्रोवाइडर्स में पर-स्टेप मॉडल रूटिंग, पूरे रन ट्रेस और डिटर्मिनिस्टिक-फर्स्ट इवैल्यूएशन जोड़ती है, ताकि हर ब्रीफ पुनरुत्पादनयोग्य और ऑडिटेबल हो।

क्या हम एक डीप डाइव पाइपलाइन को हर उस नाम पर दोबारा इस्तेमाल कर सकते हैं जिसे हम कवर करते हैं?

हाँ। किसी भी Melaya रन को टेम्पलेट के रूप में सेव करें और इनपुट बदलकर उसी चार-पर्सोना एजेंट टीम को नए टिकर पर चलाएं। नॉलेज बंडल पहले के नोट्स और जीते गए थीसिस मेमो से प्रति-वर्कफ़्लो वेक्टर स्टोर बनाता है, ताकि एजेंट टीम नाम को स्क्रैच से रिसर्च करने के बजाय पिछली तिमाही का काम वापस लाए।

क्या संवेदनशील रिसर्च स्टेप्स हमारे अपने इंफ्रास्ट्रक्चर पर रह सकते हैं?

हाँ। Melaya क्लाउड या आपके लोकल रनर पर चलती है, और पर-स्टेप मॉडल रूटिंग से आप हाउस कवरेज को छूने वाले स्टेप्स को लोकल मॉडल पर पिन कर सकते हैं। नॉलेज बंडल के वेक्टर स्टोर में नए कॉर्पस इंडेक्स करना HITL-गेटेड है, जबकि arxiv_tools और yahoo_finance_tools के ज़रिए पब्लिक पुल क्लाउड में रह सकते हैं।

Melaya रिसर्च ब्रीफ में उद्धरण कैसे सत्यापित करती है?

Melaya डिटर्मिनिस्टिक-फर्स्ट इवैल्यूएशन चलाती है: किसी भी मॉडल-ग्रेडेड समीक्षा से पहले रूल-बेस्ड चेक फायर होते हैं। चेक सत्यापित करते हैं कि हर दावे के साथ fred_tools से FRED सीरीज़ id, sec_edgar_tools से EDGAR संदर्भ, या arxiv_tools से arXiv id हो, और जो ब्रीफ फेल हो वह एनालिस्ट साइन-ऑफ गेट तक कभी न पहुंचे। पूरे रन ट्रेस दिखाते हैं कि कौन-सा सोर्स किस स्टेप को बैक करता है।

Melaya पर रिसर्च और विश्लेषक टीम पाइपलाइन बनाएं।

Sandbox टियर बिना कार्ड के मुफ्त है। प्रतीक्षा सूची में जुड़ें और स्लॉट खुलते ही हम आपको ईमेल करेंगे।

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