R&D-Agent: автоматизация исследований и разработок с помощью ИИ на базе LLM

R&D-Agent — это фреймворк и набор агентов, которые автоматизируют циклы исследовательской работы и инженерной разработки с акцентом на data-driven задачи. В основе концепции лежит разделение на 2 компонента:

• R (Research) — генерация идей, гипотез и новых моделей;
• D (Development) — реализация и проверка этих идей, написание кода и обучение моделей.

Такое разделение позволяет эмулировать процесс работы реального исследователя, где после формулировки гипотезы следует её практика, получение обратной связи и улучшение.

Текущие функции и сценарии

• Финансовая аналитика и квант-торговля — автоматическая генерация и оптимизация факторов и моделей для торговли на рынках, с реальными экспериментами на данных фондового рынка и достижением высоких результатов при малых вычислительных затратах.
• Автоматическое чтение и реализация научных статей — агент может прочитать исследовательскую статью или финансовый отчет, извлечь формулы, описания признаков и моделей, а затем реализовать их в коде.
• Data Science Agenty для конкурсов Kaggle — системы автотюнинга моделей и автоматической инженерии признаков для повышения качества на соревнованиях.
• Медицинские приложения — автоматический поиск и построение моделей для медицинских предсказаний на реальных данных.

Технологическая база

• Интеграция с современными LLM, включая GPT-4.1 и LiteLLM как бэкенд.
• Поддержка нескольких API и возможностей: чат-сессии, эмбеддинги, генерация кода.
• Использование Docker и Conda для простой установки и запуска.
• Наличие визуального UI для мониторинга экспериментов и результатов.

Задачи проекта

Проект направлен на создание расширяемого агентного фреймворка, который сможет:

• Читать и усваивать научные и технические тексты, извлекая из них рабочие решения и формулы.
• Автоматически реализовывать эти решения в виде кода и моделей с возможностью автотестирования и итеративного улучшения.
• Автономно предлагать новые идеи и улучшения на основе обратной связи из выполненных экспериментов.
• Эволюционировать в процессе работы для повышения качества R&D.
• Создать набор агентов, каждый из которых специализируется как на исследовательской части, так и на разработческой.

В итоге главная цель — повысить скорость, качество и эффективность научно-инженерных работ в областях, где критичны данные и модели (финансы, медицина, дата-сайенс).

Примеры применения

1. Квантитативная торговля и финансы

R&D-Agent-Quant — расширение фреймворка для финансовых рынков, где автоматически создаются и тестируются стратегии и факторы, оптимизируются модели с учетом производительности и устойчивости. В реальных экспериментах зарегистрировано двукратное улучшение доходности при использовании меньшего количества факторов по сравнению с эталонными библиотеками.

2. Научные публикации и отчеты

Агенту можно предоставить ссылку на арксив-публикацию или финансовый отчет, и он сам выявит ключевые компоненты моделей и признаков, затем реализует их в коде на Python. Это облегчает рутинную задачу копирования идей из литературы и ускоряет исследовательский цикл.

3. Data Science и Kaggle

На базе проекта создаются агенты, которые автоматически участвуют в соревнованиях — подбирают признаки и параметры моделей, улучшая метрики и облегчая вход новичкам и экспертам. Есть встроенная поддержка загрузки датасетов, API Kaggle и управления экспериментами.

4. Медицинское моделирование

Проект поддерживает работу с медицинскими датасетами, позволяет автоматизировать построение предиктивных моделей на клинических данных, улучшая процессы R&D в здравоохранении.

Итоги

R&D-Agent — это уникальная попытка системно автоматизировать полный цикл научно-исследовательской и инженерной деятельности с помощью современных ИИ-инструментов на базе LLM и агентных архитектур. Проект уже показал впечатляющие результаты на реальных финансовых данных и активно развивается в направлениях data science и медицины.