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，出自微软亚洲研究院。
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
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。 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。 开源: RD-Agent的源代码是开放的，便于社区贡献和改进。 AI驱动: 使用AI来增强数据驱动的R&D过程。
使用场景
自动量化工厂: 自动化地提出金融量化策略并实施。 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。 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
安装Docker: 确保已安装Docker，并参考官方Docker页面[2]进行安装。 创建Conda环境:
condacreate-nrdagentpython=3.10
condaactivaterdagent
安装RDAgent
pipinstallrdagent
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:
rdagentfin_factor
金融模型提案与实施:
rdagentfin_model
医疗模型提案与实施:
rdagentmed_model
从财务报告中提取因子:
rdagentfin_factor_report--report_folder=<Yourfinancialreportsfolderpath>
研究与开发助手:
rdagentgeneral_model<YourpaperURL>
监控应用结果
使用以下命令启动演示应用以监控RD循环：
rdagentui--port80--log_dir<yourlogfolderlike"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。