RD-Agent
项目核心内容总结：
项目功能：
R&D-Agent 是一个基于大语言模型（LLM）的自主数据科学框架，旨在实现研发流程的自动化。其核心功能包括：
- 自动提出假设（如模型结构设计）、设计实验（如金融时间序列验证）、代码实现（如PyTorch模型）及执行反馈（如指标分析）。
- 多场景应用：支持金融量化（如因子与模型联合优化）、数据挖掘研究、自动开发等。
- 持续学习：通过真实反馈迭代优化，提升研发能力。
使用方法：
- 金融量化：运行
rdagent-quant脚本，结合QFin数据进行因子与模型联合优化。 - 数据挖掘研究：通过
rdagent-research工具提出假设并验证。 - 自动开发：使用
rdagent-development实现代码生成与演化策略。 - 依赖安装：需安装Python环境及指定库（如PyTorch、QFin）。
主要特性：
- 多代理协作：支持多Agent联合优化（如Quant模块）。
- 自动演化策略：通过协作式演化策略实现数据驱动的开发。
- 真实验证集成：可链接真实数据验证，确保方案可行性。
- 跨领域适用：覆盖金融、数据挖掘、自动开发等场景。
- 开源与论文支持：提供技术报告、基准测试及多篇arXiv论文（如《R&D-Agent: An LLM-Agent Framework Towards Autonomous Data Science》）。