इस प्रोजेक्ट के बारे में

R&D-Agent (RD-Agent) एक Microsoft ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जिसका उद्देश्य उच्च-मूल्य, डेटा-संचालित अनुसंधान और विकास को स्वचालित करना है। इसका मूल विचार दो-भाग वाला लूप है: एक "R" घटक जो नए विचार प्रस्तावित करता है और एक "D" घटक जो उन्हें लागू और मूल्यांकन करता है, ताकि AI पुनरावृत्त रूप से डेटा और मॉडल विकास को आगे बढ़ा सके। यह क्या प्रदान करता है - मॉडल और डेटा विकास को स्वचालित करने के लिए एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क, जिसमें एक रिसर्च एजेंट और एक डेवलपमेंट एजेंट बारी-बारी से चक्रों में काम करते हैं। - क्वांटिटेटिव फाइनेंस के लिए परिदृश्य कार्यान्वयन, जिसमें फैक्टर प्रस्ताव/कार्यान्वयन, मॉडल विकास, और Qlib के आसपास निर्मित संयुक्त फैक्टर-मॉडल सह-अनुकूलन शामिल हैं। - प्रतियोगिता-शैली कार्यों के लिए एक डेटा-साइंस परिदृश्य, जिसमें मॉडल ट्यूनिंग और फीचर इंजीनियरिंग के लिए Kaggle-उन्मुख मोड है। - एक रिसर्च कोपायलट जो पेपर या वित्तीय रिपोर्ट पढ़ता है और उन्हें मॉडल संरचनाओं या डेटासेट में बदल देता है। - एक LLM फाइन-ट्यूनिंग परिदृश्य (FT-Agent) जो बेंचमार्क-संचालित डेटा प्रोसेसिंग, प्रशिक्षण, मूल्यांकन, और फीडबैक-निर्देशित परिष्करण के लिए है। - एक बेंचमार्क (Agent² RL-Bench) जो मूल्यांकन करता है कि LLM एजेंट एंड-टू-एंड पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइनों को इंजीनियर कर सकते हैं या नहीं। कॉन्फ़िगरेशन और उपयोग - Linux वर्तमान में एकमात्र समर्थित प्लेटफ़ॉर्म है; अधिकांश परिदृश्यों के लिए Docker आवश्यक है। - इंस्टॉलेशन PyPI के माध्यम से (`pip install rdagent`) या विकास के लिए `make dev` के साथ स्रोत से किया जाता है। - LLM एक्सेस डिफ़ॉल्ट रूप से LiteLLM के माध्यम से कॉन्फ़िगर किया जाता है, जिसमें OpenAI, Azure OpenAI, DeepSeek, और अलग चैट/एम्बेडिंग प्रदाताओं के उदाहरण हैं। - एक `health_check` कमांड परिदृश्य चलाने से पहले Docker उपलब्धता और पोर्ट उपयोग की जाँच करता है। - परिदृश्य CLI कमांड जैसे `rdagent fin_quant`, `rdagent fin_factor`, `rdagent fin_model`, `rdagent fin_factor_report`, `rdagent general_model`, `rdagent data_science`, और `rdagent llm_finetune` के माध्यम से लॉन्च किए जाते हैं। - परिणामों की निगरानी Streamlit UI (`rdagent ui`) और `rdagent server_ui` द्वारा परोसा जाने वाला एक अलग वेब फ्रंटएंड के माध्यम से की जा सकती है, जिसमें टोकन-आधारित प्रमाणीकरण शामिल है। प्रोजेक्ट स्थिति और प्रमाण - README बताता है कि R&D-Agent मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग एजेंटों के बीच MLE-bench पर अग्रणी है, जिसमें विस्तृत रन लिंक और प्रति-कठिनाई परिणाम हैं। - यह स्वीकृत पेपरों (NeurIPS 2025, ICML 2026, ACL 2026 Findings) और एक तकनीकी रिपोर्ट, साथ ही एक लाइव डेमो और दस्तावेज़ीकरण साइट का हवाला देता है। - प्रोजेक्ट सक्रिय रूप से विकसित किया जा रहा है, जिसमें CI, CodeQL, Dependabot, लिंटिंग, टाइप चेकिंग, और pre-commit कॉन्फ़िगर किए गए हैं। यह अवलोकन केवल रिपॉजिटरी README पर आधारित है और बेंचमार्क दावों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं करता है।