RD-Agent：一个基于AI的自动化研究与开发工具

RD-Agent 简介

RD-Agent[1] 是一个开源的R&D（研究与开发）自动化工具，通过人工智能技术推动数据驱动的AI研发过程。

该项目专注于数据和模型这两个R&D的核心方面，以自动化高价值的通用R&D流程。

项目特点

主要特点

1. 自动化: RD-Agent能够自动化提出新想法和实施它们的整个过程。
2. 数据驱动: 专注于数据驱动的场景，以简化模型和数据的开发。
3. 开源: RD-Agent的源代码是开放的，便于社区贡献和改进。
4. AI驱动: 使用AI来增强数据驱动的R&D过程。

使用场景

1. 自动量化工厂: 自动化地提出金融量化策略并实施。
2. 数据挖掘智能体: 迭代地提出数据和模型，并从数据中获取知识以实现它们。
3. 研究助手: 自动阅读研究论文或财务报告，并实现模型结构或构建数据集。

项目使用

环境准备

1. 安装Docker: 确保已安装Docker，并参考官方Docker页面[2]进行安装。
2. 创建Conda环境:

conda create -n rdagent python=3.10
conda activate rdagent

安装RDAgent

pip install rdagent

配置

在

.env

文件中配置GPT模型：

cat << EOF  > .env
OPENAI_API_KEY=<your_api_key>
# EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
CHAT_MODEL=gpt-4-turbo
EOF

运行应用

运行以下命令之一，以启动不同的演示：

• 金融因子提案与实施:

rdagent fin_factor

• 金融模型提案与实施:

rdagent fin_model

• 医疗模型提案与实施:

rdagent med_model

• 从财务报告中提取因子:

rdagent fin_factor_report --report_folder=<Your financial reports folder path>

• 研究与开发助手:

rdagent general_model <Your paper URL>

监控应用结果

使用以下命令启动演示应用以监控RD循环：

rdagent ui --port 80 --log_dir <your log folder like "log/">

文档与示例

• RDAgent官方文档[3]

注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。

欢迎关注&点赞&在看，感谢你的阅读~

资源列表

[1]

Github地址: https://github.com/microsoft/RD-Agent

[2]

官方Docker页面: https://docs.docker.com/engine/install/

[3]

RDAgent文档: https://rdagent.readthedocs.io/en/latest/index.html