RD-Agent是一個開源的自動化研究與開發(fā)（R&D）工具，由微軟亞洲研究院推出。基于AI技術(shù)推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI研發(fā)過程，專注于簡化模型和數(shù)據(jù)的開發(fā)。RD-Agent的核心在于自動化提出新想法和實施整個過程，旨在提高研發(fā)效率和質(zhì)量。RD-Agent用于金融量化、數(shù)據(jù)挖掘、研究輔助等多個場景，幫助用戶自動化地提出金融量化策略、迭代地提出和實施數(shù)據(jù)模型，自動閱讀研究論文或財務報告構(gòu)建數(shù)據(jù)集。
RD-Agent的主要功能自動化研究與開發(fā)：RD-Agent集成自主代理框架，自動化從想法提出到實現(xiàn)的整個研究與開發(fā)流程。智能決策支持：基于大語言模型的邏輯推理能力，支持復雜決策過程，輔助進行數(shù)據(jù)分析和模式識別。跨領(lǐng)域知識遷移：大語言模型的廣泛知識覆蓋，實現(xiàn)不同領(lǐng)域間的知識遷移和應用。數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新：專注于數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)場景，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析提煉信息、總結(jié)規(guī)律。代理工具的自動處理：自動執(zhí)行重復且復雜的任務，如特征工程、模型結(jié)構(gòu)實現(xiàn)等，加快研發(fā)進程。RD-Agent的技術(shù)原理大語言模型（LLMs）：依托于大語言模型，通過海量數(shù)據(jù)訓練，積累豐富的知識，提供傳統(tǒng)方法所缺乏的智能性。自主代理框架：由研究（R）和開發(fā)（D）兩個關(guān)鍵模塊構(gòu)成，通過反饋循環(huán)不斷優(yōu)化，實現(xiàn)自主學習和進化。數(shù)據(jù)挖掘和分析：在數(shù)據(jù)處理和分析方面表現(xiàn)出色，高效提煉信息、總結(jié)規(guī)律。動態(tài)學習和知識積累：RD-Agent在真實世界的實踐和反饋中的動態(tài)學習，實現(xiàn)知識的持續(xù)增長。任務調(diào)度和執(zhí)行：通過智能調(diào)度任務和擇優(yōu)執(zhí)行，提升研發(fā)效率。基準測試：構(gòu)建基準測試集，如RD2Bench，評估大語言模型代理在數(shù)據(jù)和模型研發(fā)方面的能力。RD-Agent的項目地址項目官網(wǎng)：rdagent.readthedocs.io/en/latestGitHub倉庫：https://github.com/microsoft/RD-AgentRD-Agent的應用場景通用科研助理：自動閱讀和理解研究論文或報告，實現(xiàn)論文中提出的模型結(jié)構(gòu)或算法。金融量化分析：自動化地提出金融量化策略，實施復雜的特征工程工作。醫(yī)療數(shù)據(jù)分析：從醫(yī)療數(shù)據(jù)中挖掘模式和趨勢，提出和實現(xiàn)醫(yī)療預測模型。自動化內(nèi)容創(chuàng)作：生成或編輯文章、報告等內(nèi)容，輔助進行創(chuàng)意寫作和編輯工作。數(shù)據(jù)挖掘智能體：迭代地提出數(shù)據(jù)和模型的假設，從數(shù)據(jù)中獲取知識。研究助手：自動閱讀研究論文或財務報告，提取關(guān)鍵信息并構(gòu)建數(shù)據(jù)集。 
