RD-Agent插件开发指南：从零构建自定义研发流程
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/rd/RD-Agent 引言：解决AI研发流程自动化的痛点
你是否还在为AI研发流程中重复的实验配置、繁琐的评估步骤而困扰？是否希望将特定领域的研发经验固化为可复用的自动化流程？RD-Agent作为开源的研发自动化工具，通过插件机制为这些问题提供了完美解决方案。本文将带你从零开始构建RD-Agent插件，掌握自定义研发流程的核心技术，让AI真正驱动数据驱动的AI研发。
读完本文，你将获得：
- 深入理解RD-Agent插件架构的核心组件
- 掌握5个关键扩展点的实现方法
- 从零构建一个完整的因子工程自动化插件
- 学会插件调试与性能优化的实战技巧
- 获取插件生态贡献的最佳实践指南
插件架构全景：RD-Agent的可扩展设计
RD-Agent采用分层插件架构，通过明确定义的扩展点实现研发流程的定制化。核心架构包含以下组件：
核心扩展点解析
RD-Agent提供5个核心扩展点，覆盖研发流程的全生命周期：
| 扩展点 | 基类 | 核心方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| Scenario | rdagent.core.scenario.Scenario | background(), source_data() | 定义特定领域的研发背景与数据接口 |
| EvolvingStrategy | rdagent.components.coder.evolving_strategy.EvolvingStrategy | evolve(), implement_one_task() | 实现自定义进化策略与代码生成逻辑 |
| Evaluator | rdagent.core.evaluation.Evaluator | evaluate(), is_acceptable() | 定制评估指标与验收标准 |
| KnowledgeBase | rdagent.core.knowledge_base.KnowledgeBase | query(), dump() | 扩展知识存储与检索机制 |
| Experiment | rdagent.core.experiment.Experiment | execute(), prepare() | 定义新型实验类型与执行流程 |
环境准备：插件开发前置条件
开发环境配置
# 克隆RD-Agent仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/rd/RD-Agent
cd RD-Agent
# 创建插件开发虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate # Windows
# 安装开发依赖
pip install -e .[dev]
插件目录结构规范
遵循以下目录结构组织插件代码，确保RD-Agent能够正确发现和加载：
plugins/
└── custom_factor_plugin/ # 插件根目录
├── __init__.py # 插件元信息
├── scenario.py # 场景定义
├── evolving_strategy.py # 进化策略
├── evaluator.py # 评估器
├── knowledge_base.py # 知识库扩展
├── experiment.py # 实验类型定义
├── prompts.yaml # 提示词模板
├── config.yaml # 配置文件
└── tests/ # 单元测试
└── test_plugin.py # 测试用例
在__init__.py中定义插件元信息：
from rdagent.core.plugin import BasePlugin
class CustomFactorPlugin(BasePlugin):
name = "custom_factor"
version = "0.1.0"
author = "Your Name"
description = "A plugin for custom factor engineering automation"
compatible_rdagent_versions = ["0.5.0", "0.6.0"]
def activate(self):
# 插件激活逻辑
from . import scenario, evolving_strategy
self.register_scenario("CustomFactorScenario", scenario.CustomFactorScenario)
self.register_evolving_strategy("FactorEvolvingStrategy", evolving_strategy.FactorEvolvingStrategy)
def deactivate(self):
# 插件停用逻辑
self.unregister_scenario("CustomFactorScenario")
self.unregister_evolving_strategy("FactorEvolvingStrategy")
实战开发：构建因子工程自动化插件
第一步：定义自定义场景（Scenario）
场景类定义了研发任务的背景信息、数据接口和评估标准。以下实现一个金融因子工程场景：
from rdagent.core.scenario import Scenario
import pandas as pd
class CustomFactorScenario(Scenario):
def background(self) -> str:
return """
金融因子工程场景：基于量价数据构建技术指标因子。
目标是通过AI自动生成、评估和优化技术因子，
提高量化策略的预测能力。
"""
def source_data(self) -> str:
return "日线行情数据，包含开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等字段"
def get_source_data_desc(self, task=None) -> str:
return """
数据格式：
- 时间索引：datetime
- 特征列：open, high, low, close, volume
- 样本量：约5年日线数据（1200个交易日）
"""
def get_runtime_environment(self):
return {
"python": "3.8+",
"required_packages": [
"pandas>=1.3.0",
"numpy>=1.21.0",
"ta-lib>=0.4.24"
]
}
第二步：实现自定义进化策略
进化策略（EvolvingStrategy）控制代码生成与优化的逻辑。以下实现基于技术指标组合的因子进化策略：
from rdagent.components.coder.evolving_strategy import EvolvingStrategy
from rdagent.core.evolving_framework import EvolvableSubjects
class FactorEvolvingStrategy(EvolvingStrategy):
def __init__(self, scen: Scenario, settings):
super().__init__(scen, settings)
self.technical_indicators = [
"SMA", "EMA", "RSI", "MACD", "KDJ",
"BBANDS", "ADX", "OBV"
]
def implement_one_task(self, target_task, queried_knowledge=None, workspace=None, prev_task_feedback=None) -> dict[str, str]:
"""生成技术指标组合因子代码"""
# 1. 从知识库查询相关因子知识
related_knowledge = self._query_technical_indicators(queried_knowledge)
# 2. 基于历史反馈生成新因子组合
factor_combination = self._generate_combination(prev_task_feedback)
# 3. 生成因子计算代码
factor_code = self._generate_factor_code(factor_combination)
return {"factor_code": factor_code}
def _generate_combination(self, feedback):
"""基于反馈生成指标组合"""
# 简化实现：随机选择2个指标组合
import random
return random.sample(self.technical_indicators, 2)
def _generate_factor_code(self, indicators):
"""生成因子计算代码"""
code_template = f"""
import pandas as pd
import talib as ta
def calculate_factor(data):
# 计算{indicators[0]}
ind1 = ta.{indicators[0]}(data['close'], timeperiod=14)
# 计算{indicators[1]}
ind2 = ta.{indicators[1]}(data['high'], data['low'], data['close'], timeperiod=9)
# 组合因子
factor = (ind1 - ind1.mean()) / ind1.std() + (ind2 - ind2.mean()) / ind2.std()
return factor
"""
return code_template.strip()
第三步：定制评估器（Evaluator）
评估器定义因子质量的评估标准，以下实现基于IC值和换手率的因子评估器：
from rdagent.core.evaluation import Evaluator
import numpy as np
from scipy.stats import spearmanr
class FactorEvaluator(Evaluator):
def evaluate(self, eo) -> dict:
"""评估因子效果"""
# eo包含因子数据和收益率数据
factor_values = eo.factor_data
returns = eo.returns_data
# 计算IC值（因子与下期收益的相关性）
ic = spearmanr(factor_values, returns).correlation
# 计算因子换手率
turnover = np.mean(np.abs(factor_values.diff(1)) / np.abs(factor_values))
# 综合评分
score = ic * (1 - turnover)
return {
"ic": ic,
"turnover": turnover,
"score": score,
"is_acceptable": score > 0.05 # IC>0.05认为有效
}
def is_acceptable(self) -> bool:
"""判断因子是否合格"""
return self.evaluate_result.get("is_acceptable", False)
第四步：配置与注册插件
创建插件配置文件config.yaml：
plugin:
name: "custom_factor"
version: "0.1.0"
scenario:
default: "CustomFactorScenario"
evolving_strategy:
type: "FactorEvolvingStrategy"
max_combination: 5
evaluator:
type: "FactorEvaluator"
ic_threshold: 0.05
turnover_limit: 0.3
在RD-Agent主配置中启用插件：
# rdagent/conf/config.yaml
plugins:
enabled:
- "custom_factor"
paths:
- "./plugins/custom_factor_plugin"
第五步：测试与调试
编写单元测试验证插件功能：
# tests/test_plugin.py
import unittest
from rdagent.core.scenario import Scenario
from plugins.custom_factor_plugin import CustomFactorPlugin
class TestFactorPlugin(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.plugin = CustomFactorPlugin()
self.plugin.activate()
def test_scenario_loading(self):
"""测试场景加载"""
from rdagent.core.scenario import get_scenario
scen = get_scenario("CustomFactorScenario")
self.assertIsNotNone(scen)
self.assertIn("金融因子工程", scen.background())
def test_factor_generation(self):
"""测试因子生成逻辑"""
from rdagent.components.coder.evolving_strategy import get_evolving_strategy
strategy = get_evolving_strategy("FactorEvolvingStrategy")
code = strategy.implement_one_task(None)
self.assertIn("calculate_factor", code["factor_code"])
self.assertIn("talib", code["factor_code"])
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
运行测试：
pytest tests/test_plugin.py -v
高级主题：插件生态与最佳实践
提示词工程优化
插件开发中，精心设计的提示词模板能显著提升代码生成质量。创建prompts.yaml：
factor_generation:
system: |
你是专业的量化因子工程师，擅长将金融理论转化为高效的Python代码。
生成的因子代码必须:
1. 使用talib库计算基础指标
2. 包含必要的去极值和标准化处理
3. 代码可直接在pandas DataFrame上运行
user: |
基于以下指标组合生成因子:
指标1: {indicator1}
指标2: {indicator2}
要求:
- 体现量价关系
- 避免过度拟合
- 提供因子逻辑说明
在进化策略中使用提示词模板：
from rdagent.utils.prompt import load_prompt
def _generate_factor_code(self, indicators):
prompt = load_prompt("factor_generation",
indicator1=indicators[0],
indicator2=indicators[1])
# 调用LLM生成代码
# response = llm.generate(prompt)
# return response.content
性能优化技巧
- 知识缓存：实现知识的本地缓存，减少重复计算
from functools import lru_cache
class CachedKnowledgeBase(KnowledgeBase):
@lru_cache(maxsize=100)
def query(self, query: str) -> dict:
"""带缓存的知识查询"""
return super().query(query)
- 异步评估：将耗时的评估任务异步化
import asyncio
class AsyncFactorEvaluator(FactorEvaluator):
async def async_evaluate(self, eo):
"""异步评估接口"""
loop = asyncio.get_event_loop()
return await loop.run_in_executor(None, self.evaluate, eo)
插件发布与分享
- 遵循Semantic Versioning规范版本号
- 提供完整的README和使用示例
- 在插件元数据中声明依赖关系
- 提交至RD-Agent插件仓库
总结与展望
通过本文介绍的方法，你已掌握RD-Agent插件开发的核心技术，包括场景定义、进化策略实现、评估器定制和插件注册等关键步骤。自定义插件不仅能满足特定领域的研发需求，还能将宝贵的研发经验固化为可复用的自动化组件。
随着RD-Agent生态的发展，未来插件系统将支持更丰富的扩展点和更灵活的集成方式。我们鼓励开发者积极参与插件生态建设，共同推动AI研发流程自动化的创新与实践。
下一步行动：
- 尝试扩展本文示例，添加因子组合优化逻辑
- 探索KnowledgeBase扩展，集成外部金融知识库
- 参与RD-Agent社区讨论，分享你的插件开发经验
附录：常用API参考
Scenario类核心方法
| 方法 | 作用 | 参数 | 返回值 |
|---|---|---|---|
| background() | 获取场景背景描述 | 无 | str |
| source_data() | 定义数据源接口 | 无 | str |
| get_scenario_all_desc() | 获取完整场景描述 | task: Task | str |
| get_runtime_environment() | 获取运行环境要求 | 无 | dict |
EvolvingStrategy类核心方法
| 方法 | 作用 | 参数 | 返回值 |
|---|---|---|---|
| evolve() | 执行进化过程 | evo: EvolvableSubjects | EvolvableSubjects |
| implement_one_task() | 生成单个任务代码 | target_task: Task | dict[str, str] |
| assign_code_list_to_evo() | 将代码分配给进化主体 | code_list: list, evo: EvolvableSubjects | None |
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
