microsoft/RD-Agent
Research and development (R&D) is crucial for the enhancement of industrial productivity, especially in the AI era, where the core aspects of R&D are mainly focused on data and models. We are committed to automating these high-value generic R&D processes through R&D-Agent, which lets AI drive data-driven AI. 🔗https://aka.ms/RD-Agent-Tech-Report
What it solves
R&D-Agent 旨在自動化工業研究與開發（R&D）流程，特別針對資料驅動的情境。它透過自動化提出與實作新想法，簡化模型與資料的開發，減少機器學習工程、量化金融研究與資料科學競賽所需的人工工作量。
How it works
此框架使用多代理系統，分為兩個主要元件：'R'（Research）負責提出新想法，'D'（Development）負責實作這些想法。這個迴圈讓代理能夠迭代演進解決方案。它支援透過 LiteLLM 的多種後端，包括 OpenAI、Azure OpenAI 與 DeepSeek，亦可與 Qlib 等工具整合，用於量化金融。
Who it’s for
- Quantitative Researchers: 自動化因子模型策略的建立與最佳化。
- ML Engineers: 自動化模型調校、特徵工程，以及從研究論文實作模型。
- Data Scientists: 自動化 Kaggle 競賽與醫療預測模型的演進。
- AI Researchers: 透過 FT-Agent 自動化 LLM 微調以進行領域適應。
Highlights
- Top Performance: 在 MLE-bench 基準上成為表現最佳的機器學習工程代理。
- Quant Finance Specialization: 首個以資料為中心的多代理框架，能自動化全端量化策略研發。
- Versatile Applications: 支援廣泛情境，包括自動化量化交易、論文抽取研究副駕、以及 Kaggle 特徵工程代理。
- Autonomous LLM Fine-Tuning: 包含 FT-Agent，可依基準進行領域適應的自動微調。