RD-Agent开源AI研发自动化工具，多智能体驱动数据科学全流程

RD-Agent：让AI驱动数据驱动的AI研发自动化

你是否曾经为复杂的数据科学研发流程而烦恼？从数据清洗、特征工程到模型调优，每一步都需要大量人工干预和专业知识。微软推出的RD-Agent正是为了解决这一痛点而生的革命性工具。它是一个基于多智能体框架的Python开源项目，能够自动化完成从研究提案到代码实现的全流程AI研发任务，让AI真正驱动数据驱动的AI创新。

截至收录：
RD-Agent stars数：8348
RD-Agent forks数：877

RD-Agent项目目录截图

RD-Agent核心亮点

• 🏆 业界领先的机器学习工程能力：在权威基准测试MLE-bench中，RD-Agent以30.22%的综合得分位居榜首，显著超越其他开源AI智能体。
• 🔄 多场景通用框架：支持量化金融、医疗预测、Kaggle竞赛、论文解读等多样化研发场景，实现“一次部署，多处应用”。
• 🤖 自主进化机制：智能体能够从实验反馈中学习，持续优化特征工程和模型架构，模拟人类专家的迭代研发过程。
• 🎯 低成本高效益：在量化交易场景中，仅需不到10美元成本即可实现年化收益率翻倍，同时减少70%以上的因子使用量。

RD-Agent快速开始

RD-Agent目前仅支持Linux环境，通过以下步骤即可快速体验：
1. 环境准备：

# 创建Conda环境
conda create -n rdagent python=3.10
conda activate rdagent

2. 安装RD-Agent：

# 从PyPI安装稳定版
pip install rdagent
# 或从源码安装开发版
git clone https://github.com/microsoft/RD-Agent
cd RD-Agent && make dev

3. 运行首个示例：

# 启动量化交易演示
rdagent fin_quant
# 或运行论文解读智能体
rdagent general_model "https://arxiv.org/pdf/2210.09789"

RD-Agent应用场景

• 量化金融工厂：全自动完成因子挖掘、模型优化和策略回测，在真实股市中实现超额收益。
• 科研助手：自动阅读学术论文或财报，提取关键模型结构并生成可执行代码。
• 数据科学竞赛：在Kaggle等平台上自主进行特征工程和模型调优，显著提升竞赛成绩。
• 医疗预测模型：基于医疗数据自动构建和优化预测模型，辅助临床决策支持。

用户案例：该项目已被多家金融机构和科研团队采用，在量化交易、医疗数据分析等领域取得了显著成效。

RD-Agent链接

microsoft / RD-Agent项目地址：https://github.com/microsoft/RD-Agent

本文地址：https://www.tgoos.com/17573