AI神隊友報到！R&D-Agent助你輕鬆入門，機器學習工程即刻啟航！

R&D-Agent：你的AI研發神隊友，輕鬆入門機器學習工程！

各位台灣的朋友大家好！今天要跟大家介紹一個超酷的工具，叫做R&D-Agent，它就像是一位AI研發的助手，可以幫助我們自動化許多繁瑣的機器學習工程任務。 尤其對於剛入門的朋友來說，R&D-Agent絕對可以幫助你更快速的掌握核心概念，不再被複雜的程式碼和流程所困擾！

什麼是R&D-Agent？

簡單來說，R&D-Agent是一個基於大型語言模型(LLM)的自動化研發框架。 它的目標是模擬真實世界中資料科學家和機器學習工程師的工作流程，透過「研究(Research)」和「開發(Development)」兩個核心步驟，不斷提出新的想法、驗證想法、並從實作中學習，最終打造出高效能的AI解決方案。

(圖片：R&D-Agent Logo)

你可以把它想像成一個AI研發團隊，團隊成員會自動：

• 閱讀文獻、報告： 從大量的研究論文、金融報告中提取關鍵資訊，例如模型架構、特徵工程方法等。
• 實作程式碼： 將提取出來的資訊轉換成可以執行的程式碼，例如Python程式碼。
• 提出新想法： 根據現有的知識和觀察，提出改進模型、優化數據的新策略。
• 持續學習： 從每次實驗的結果中學習，不斷改進R&D流程，提升AI解決方案的效能。

R&D-Agent能做什麼？

R&D-Agent的应用场景非常广泛，尤其是在数据驱动的领域，可以作为你的：

• 自動量化交易工廠 (Automatic Quant Factory)： 自動化金融市場的量化交易策略研發。
• 資料探勘Agent (Data Mining Agent)： 不斷提出新的資料和模型，並從資料中學習知識。
• 研究副駕駛 (Research Copilot)： 自動閱讀研究論文和財務報告，並實作模型結構或建立資料集。
• Kaggle Agent： 自動調整模型參數和進行特徵工程，在Kaggle競賽中取得更好的成績。

R&D-Agent的優勢

• 簡化研發流程： 自動化繁瑣的任務，讓你可以更專注於核心的研發工作。
• 加速模型開發： 快速驗證新的想法，縮短模型開發週期。
• 降低研發成本： 減少人工成本，提高研發效率。
• 提升模型效能： 透過不斷的迭代和學習，打造出更高效能的AI解決方案。

如何開始使用R&D-Agent？ (給新手村村民的快速上手指南)

R&D-Agent 提供了相當友善的上手方式，即使你是初學者，也可以按照下面的步驟快速體驗 R&D-Agent 的強大功能。

1. 環境準備
   • 安裝 Docker： R&D-Agent 很多情境需要用到 Docker，所以要先安裝 Docker。你可以參考 Docker 官方網站 按照你的作業系統進行安裝。
   • 建立 Conda 環境： 為了避免環境衝突，建議使用 Conda 建立一個獨立的 Python 環境。 建議使用 Python 3.10 或 3.11 版本，這兩個版本經過了充分的測試。
     bash
conda create -n rdagent python=3.10
conda activate rdagent
2. 安裝 R&D-Agent
   • 使用 pip 指令安裝 R&D-Agent：
     bash
pip install rdagent
3. 健康檢查
   • 執行 rdagent health_check 確認 Docker 是否安裝成功，以及 R&D-Agent UI 使用的預設Port是否被佔用。
4. 設定 API 金鑰
   • R&D-Agent 需要使用 OpenAI API 或 Azure OpenAI API 來驅動 LLM。 你需要在 .env 檔案中設定你的 API 金鑰。
     • OpenAI API:

       cat << EOF  > .env
       OPENAI_API_KEY=<replace_with_your_openai_api_key>
       CHAT_MODEL=gpt-4-turbo
       EOF
       

     • Azure OpenAI API:

       cat << EOF  > .env
       USE_AZURE=True
       EMBEDDING_OPENAI_API_KEY=<replace_with_your_azure_openai_api_key>
       EMBEDDING_AZURE_API_BASE=<replace_with_your_azure_endpoint>
       EMBEDDING_AZURE_API_VERSION=<replace_with_the_version_of_your_azure_openai_api>
       EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
       CHAT_OPENAI_API_KEY=<replace_with_your_azure_openai_api_key>
       CHAT_AZURE_API_BASE=<replace_with_your_azure_endpoint>
       CHAT_AZURE_API_VERSION=<replace_with_the_version_of_your_azure_openai_api>
       CHAT_MODEL=<replace_it_with_the_name_of_your_azure_chat_model>
       EOF
       

     • LiteLLM Backend: (支援多個 LLM 供應商)

       cat << EOF  > .env
       BACKEND=rdagent.oai.backend.LiteLLMAPIBackend
       CHAT_MODEL=gpt-4o
       EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
       OPENAI_API_KEY=<replace_with_your_openai_api_key>
       EOF
       

   • 注意： 不同的 API 服務可能需要不同的設定，請參考 官方文件 進行設定。

5. 執行 Demo

   • R&D-Agent 提供了多個 Demo 讓你快速體驗其功能。 例如，你可以執行以下指令來體驗自動量化交易：
     bash
rdagent fin_factor
   • 其他 Demo 指令：
     • 自動量化交易 (模型迭代)： rdagent fin_model
     • 自動醫學預測模型進化： rdagent med_model (需要 PhysioNet 帳號)
     • 從財務報告中提取因子： rdagent fin_factor_report --report_folder=<Your financial reports folder path>
     • 自動模型研究與開發： rdagent general_model <Your paper URL>
     • Kaggle 模型調整與特徵工程： rdagent kaggle --competition <your competition name>
6. 監控執行結果
   • 你可以使用 R&D-Agent UI 來監控 Demo 程序的執行情況。
     bash
rdagent ui --port 19899 --log_dir <your log folder like "log/">
   • 注意： 預設 Port 為 19899，請確認該 Port 沒有被佔用。 可以使用 rdagent health_check 指令來檢查 Port 狀態。

獨特觀點與實作心得

• 從錯誤中學習： 在使用 R&D-Agent 的過程中，你可能會遇到一些錯誤。 這些錯誤是學習的機會，透過分析錯誤訊息、調整設定、修改程式碼，你可以更深入的了解 R&D-Agent 的運作原理。
• 客製化你的 Agent： R&D-Agent 提供了豐富的設定選項，你可以根據你的需求調整 Agent 的行為。 例如，你可以設定 Agent 使用不同的 LLM、調整 Agent 的探索策略、或是修改 Agent 的程式碼。
• 參與社群： R&D-Agent 有一個活躍的社群，你可以在社群中分享你的經驗、尋求幫助、或是貢獻你的程式碼。
• 结合自身专业： R&D-Agent 只是一个工具，要发挥它的最大价值，需要结合你自身的专业知识。 例如，如果你是金融领域的专家，你可以利用 R&D-Agent 快速开发出高效的量化交易策略。

R&D-Agent 的未來發展

R&D-Agent 是一個快速發展的專案，未來將會加入更多新的功能和情境。 例如，R&D-Agent 將會支援更多的 LLM、提供更豐富的設定選項、以及支援更多的資料科學任務。

如果你對 R&D-Agent 有興趣，歡迎加入 R&D-Agent 的社群，一起為 R&D-Agent 的發展貢獻力量！

結語

R&D-Agent 是一個強大且易於使用的 AI 研發工具，它可以幫助我們自動化許多繁瑣的機器學習工程任務，加速模型開發、降低研發成本、並提升模型效能。 尤其對於剛入門的朋友來說，R&D-Agent 絕對可以幫助你更快速的掌握核心概念，不再被複雜的程式碼和流程所困擾！ 趕快來試試 R&D-Agent，讓它成為你的 AI 研發神隊友吧！

參考閱讀

https://github.com/microsoft/RD-Agent