RD-Agent은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

RD-Agent은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

RD-Agent은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. RD-Agent의 마지막 커밋은 2026년 10월 16일입니다.

RD-Agent은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

퀀트 트레이딩 연구에서 팩터 발굴과 모델 반복 작업을 자동화합니다. 연구 논문의 모델 아키텍처를 코드로 재현합니다. Kaggle 스타일 대회를 위한 기준 실험을 자동으로 실행합니다. 자동 평가를 활용해 벤치마크 기반 작업에서 LLM을 파인튜닝합니다.

RD-Agent는 어떻게 설치하나요?

Docker가 설치되어 있고 sudo 없이 실행할 수 있는지 확인합니다 Python 3.10을 사용하는 conda 환경을 만듭니다: conda create -n rdagent python=3.10 conda 환경을 활성화합니다: conda activate rdagent PyPI에서 R&D-Agent를 설치합니다: pip install rdagent

RD-Agent은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/microsoft/RD-Agent

microsoft/RD-Agent

Microsoft의 LLM 에이전트 프레임워크로, 논문 읽기, 모델과 팩터 구현, Kaggle 스타일 실험 실행 등 데이터 기반 R&D 작업을 자동화합니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

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마지막 커밋: 4일 전

어떤 프로젝트인가요?

R&D-Agent는 LLM 에이전트를 활용해 데이터 중심의 연구개발을 자동화하는 Microsoft의 Python 프레임워크입니다. 아이디어를 제안하는 R 파트와 이를 실행 가능한 코드로 구현하는 D 파트로 작업을 나눈 뒤, 실행 피드백을 바탕으로 반복합니다.

이 프로젝트는 여러 시나리오를 제공합니다. Qlib에서 퀀트 금융 팩터와 모델 생성, 연구 논문이나 금융 보고서에서 수식 추출, 의료 예측 모델 진화, Kaggle 스타일의 모델 튜닝과 피처 엔지니어링, 자율 LLM 파인튜닝(FT-Agent) 등을 지원합니다. 또한 post-training 엔지니어링을 위한 LLM 에이전트 벤치마크(Agent² RL-Bench)도 포함합니다.

설치 환경은 Linux, Docker, Python 3.10 또는 3.11입니다. 모델은 LiteLLM을 통해 사용하므로 환경 변수를 설정해 채팅 및 임베딩 제공자를 구성할 수 있습니다. 실행 모니터링은 Streamlit UI 또는 Flask 기반 웹 UI에서 확인할 수 있습니다.

핵심 기능

01연구 아이디어를 제안하고 실행 가능한 코드로 구현하는 과정을 반복합니다.
02논문과 금융 보고서에서 수식과 모델 구조를 추출합니다.
03Qlib에서 퀀트 팩터와 모델을 최적화합니다.
04Kaggle 스타일의 모델 튜닝과 피처 엔지니어링을 지원합니다.
05LiteLLM을 통해 여러 LLM 제공자와 연결합니다.
06실행 추적을 확인할 수 있는 Streamlit 및 Flask 웹 UI를 제공합니다.

활용 사례

퀀트 트레이딩 연구에서 팩터 발굴과 모델 반복 작업을 자동화합니다.
연구 논문의 모델 아키텍처를 코드로 재현합니다.
Kaggle 스타일 대회를 위한 기준 실험을 자동으로 실행합니다.
자동 평가를 활용해 벤치마크 기반 작업에서 LLM을 파인튜닝합니다.

빠른 시작

1
Docker가 설치되어 있고 sudo 없이 실행할 수 있는지 확인합니다
2
Python 3.10을 사용하는 conda 환경을 만듭니다
conda create -n rdagent python=3.10
3
conda 환경을 활성화합니다
conda activate rdagent
4
PyPI에서 R&D-Agent를 설치합니다
pip install rdagent

사용 전 알아둘 점

RD-Agent는 현재 Linux만 지원합니다.
대부분의 시나리오에는 Docker와 LLM API 구성이 필요합니다.

토픽

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자주 묻는 질문

RD-Agent은(는) 무엇인가요?: Microsoft의 LLM 에이전트 프레임워크로, 논문 읽기, 모델과 팩터 구현, Kaggle 스타일 실험 실행 등 데이터 기반 R&D 작업을 자동화합니다. R&D-Agent는 LLM 에이전트를 활용해 데이터 중심의 연구개발을 자동화하는 Microsoft의 Python 프레임워크입니다. 아이디어를 제안하는 R 파트와 이를 실행 가능한 코드로 구현하는 D 파트로 작업을 나눈 뒤, 실행 피드백을 바탕으로 반복합니다.
RD-Agent은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: RD-Agent은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
RD-Agent은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. RD-Agent의 마지막 커밋은 2026년 10월 16일입니다.
RD-Agent은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 퀀트 트레이딩 연구에서 팩터 발굴과 모델 반복 작업을 자동화합니다. 연구 논문의 모델 아키텍처를 코드로 재현합니다. Kaggle 스타일 대회를 위한 기준 실험을 자동으로 실행합니다. 자동 평가를 활용해 벤치마크 기반 작업에서 LLM을 파인튜닝합니다.
RD-Agent는 어떻게 설치하나요?: Docker가 설치되어 있고 sudo 없이 실행할 수 있는지 확인합니다 Python 3.10을 사용하는 conda 환경을 만듭니다: conda create -n rdagent python=3.10 conda 환경을 활성화합니다: conda activate rdagent PyPI에서 R&D-Agent를 설치합니다: pip install rdagent
RD-Agent은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/microsoft/RD-Agent

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.