প্রকল্প সম্পর্কে

R&D-Agent (RD-Agent) হলো Microsoft-এর একটি ওপেন-সোর্স প্রকল্প, যার লক্ষ্য উচ্চ-মূল্যের, ডেটা-চালিত গবেষণা ও উন্নয়ন স্বয়ংক্রিয় করা। এর মূল ধারণা একটি দুই-অংশের লুপ: একটি "R" উপাদান নতুন ধারণা প্রস্তাব করে এবং একটি "D" উপাদান সেগুলো বাস্তবায়ন ও মূল্যায়ন করে, যাতে AI পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে ডেটা ও মডেল উন্নয়ন চালাতে পারে। এটি যা প্রদান করে - মডেল ও ডেটা উন্নয়ন স্বয়ংক্রিয় করার জন্য একটি মাল্টি-এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক, যেখানে একটি গবেষণা এজেন্ট ও একটি ডেভেলপমেন্ট এজেন্ট পর্যায়ক্রমে কাজ করে। - কোয়ান্টিটেটিভ ফিন্যান্সের জন্য সিনারিও বাস্তবায়ন, যার মধ্যে ফ্যাক্টর প্রস্তাব/বাস্তবায়ন, মডেল ইভোলিউশন এবং Qlib-কে কেন্দ্র করে যৌথ ফ্যাক্টর-মডেল কো-অপ্টিমাইজেশন রয়েছে। - প্রতিযোগিতা-ধরনের কাজের জন্য একটি ডেটা-সায়েন্স সিনারিও, যেখানে মডেল টিউনিং ও ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য Kaggle-কেন্দ্রিক মোড রয়েছে। - একটি গবেষণা কোপাইলট যা পেপার বা ফিন্যান্সিয়াল রিপোর্ট পড়ে সেগুলোকে মডেল স্ট্রাকচার বা ডেটাসেটে রূপান্তর করে। - একটি LLM ফাইন-টিউনিং সিনারিও (FT-Agent), যা বেঞ্চমার্ক-চালিত ডেটা প্রসেসিং, ট্রেনিং, মূল্যায়ন এবং ফিডব্যাক-নির্দেশিত পরিমার্জনের জন্য। - একটি বেঞ্চমার্ক (Agent² RL-Bench), যা মূল্যায়ন করে LLM এজেন্টরা এন্ড-টু-এন্ড পোস্ট-ট্রেনিং পাইপলাইন ইঞ্জিনিয়ার করতে পারে কি না। কনফিগারেশন ও ব্যবহার - Linux বর্তমানে একমাত্র সমর্থিত প্ল্যাটফর্ম; বেশিরভাগ সিনারিওর জন্য Docker প্রয়োজন। - ইনস্টলেশন PyPI-এর মাধ্যমে (`pip install rdagent`) অথবা ডেভেলপমেন্টের জন্য সোর্স থেকে `make dev` দিয়ে। - LLM অ্যাক্সেস ডিফল্টভাবে LiteLLM-এর মাধ্যমে কনফিগার করা হয়, যেখানে OpenAI, Azure OpenAI, DeepSeek এবং আলাদা chat/embedding প্রোভাইডারের উদাহরণ রয়েছে। - সিনারিও চালানোর আগে একটি `health_check` কমান্ড Docker-এর প্রাপ্যতা ও পোর্ট ব্যবহার যাচাই করে। - সিনারিওগুলো CLI কমান্ডের মাধ্যমে চালু করা হয়, যেমন `rdagent fin_quant`, `rdagent fin_factor`, `rdagent fin_model`, `rdagent fin_factor_report`, `rdagent general_model`, `rdagent data_science`, এবং `rdagent llm_finetune`। - ফলাফল একটি Streamlit UI (`rdagent ui`) এবং `rdagent server_ui` দ্বারা পরিবেশিত একটি আলাদা ওয়েব ফ্রন্টএন্ডের মাধ্যমে মনিটর করা যায়, যেখানে টোকেন-ভিত্তিক অথেন্টিকেশন রয়েছে। প্রকল্পের অবস্থা ও প্রমাণ - README জানায় যে R&D-Agent মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারিং এজেন্টদের মধ্যে MLE-bench-এ শীর্ষে রয়েছে, সাথে বিস্তারিত রান লিংক ও প্রতি-কঠিনতার ফলাফল। - এটি গৃহীত পেপার (NeurIPS 2025, ICML 2026, ACL 2026 Findings) এবং একটি টেকনিক্যাল রিপোর্ট, সাথে একটি লাইভ ডেমো ও ডকুমেন্টেশন সাইট উল্লেখ করে। - প্রকল্পটি সক্রিয়ভাবে উন্নত হচ্ছে, যেখানে CI, CodeQL, Dependabot, linting, type checking এবং pre-commit কনফিগার করা আছে। এই সংক্ষিপ্ত বিবরণ শুধুমাত্র রিপোজিটরি README-এর উপর ভিত্তি করে এবং বেঞ্চমার্ক দাবিগুলো স্বাধীনভাবে যাচাই করে না।