AI研发竞赛利器：RD-Agent自动化提交系统
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/rd/RD-Agent 引言：提升数据科学竞赛的效率
你是否还在为Kaggle竞赛中繁琐的特征工程、模型调参和提交流程而烦恼？是否因反复手动测试代码导致研发周期冗长而错失良机？RD-Agent自动化提交系统将彻底改变这一现状。作为当前MLE-bench基准测试中表现最佳的机器学习工程代理，RD-Agent能将数据科学竞赛的全流程自动化，从假设生成到代码实现，再到结果提交，实现AI驱动的端到端研发闭环。本文将深入剖析RD-Agent的核心架构、工作流程及实战案例，助你在激烈的AI研发竞赛中占据先机。
读完本文，你将获得：
- RD-Agent自动化提交系统的完整工作原理
- 从零开始配置Kaggle竞赛自动化环境的详细步骤
- 提升模型性能的五大核心策略及代码示例
- 量化金融与医疗预测等场景的实战应用指南
- 系统优化与高级配置的专业技巧
核心架构：揭秘RD-Agent的竞赛引擎
1. 多智能体协作框架
RD-Agent采用数据驱动的多智能体架构，通过Research Agent（R）与Development Agent（D）的协同工作，实现研发流程的全自动化。
2. 核心工作流程
RD-Agent的自动化提交流程遵循"假设-实现-验证-进化"的循环模式，每个环节均由AI自主完成：
关键步骤解析：
- 假设生成：基于历史实验数据和领域知识，自动生成特征工程或模型改进假设
- 代码实现：将假设转化为可执行代码，支持特征提取、模型训练和评估全流程
- 智能缓存：通过代码哈希缓存实验结果，避免重复计算，加速迭代过程
- 自动提交：生成符合竞赛要求的提交文件，并通过API自动提交至Kaggle等平台
实战指南：从零配置RD-Agent竞赛环境
1. 环境准备与安装
# 创建并激活虚拟环境
conda create -n rdagent python=3.10
conda activate rdagent
# 安装RD-Agent
pip install rdagent
# 克隆仓库（若需开发版）
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/rd/RD-Agent
cd RD-Agent
make dev
# 健康检查
rdagent health_check --no-check-env
2. 核心配置详解
创建.env文件配置关键参数：
# 基础配置
DS_SCEN=rdagent.scenarios.data_science.scen.KaggleScen
DS_LOCAL_DATA_PATH=./git_ignore_folder/ds_data
DS_CODER_ON_WHOLE_PIPELINE=True
# MLE-Bench支持（若竞赛在支持列表中）
DS_IF_USING_MLE_DATA=True
DS_SAMPLE_DATA_BY_LLM=True
# LLM配置（支持DeepSeek等国内模型）
CHAT_MODEL=deepseek/deepseek-chat
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
EMBEDDING_MODEL=litellm_proxy/BAAI/bge-m3
LITELLM_PROXY_API_KEY=your_siliconflow_key
LITELLM_PROXY_API_BASE=https://api.siliconflow.cn/v1
3. 数据集准备策略
根据竞赛类型选择不同的数据准备方案：
| 竞赛类型 | 准备方法 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| MLE-Bench支持 | 自动下载配置 | 无需手动处理数据 | 75个主流竞赛 |
| 非MLE-Bench | 自定义prepare.py | 灵活适配特殊数据格式 | 新竞赛或特殊数据集 |
| 本地调试 | 数据采样 | 加速开发迭代 | 所有场景的初期调试 |
示例：为非MLE-Bench竞赛准备数据
# ds_data/source_data/playground-series-s4e9/prepare.py
import pandas as pd
from pathlib import Path
def main():
# 创建目录结构
target_dir = Path("../../playground-series-s4e9")
target_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
# 读取原始数据
train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv("test.csv")
sample_sub = pd.read_csv("sample_submission.csv")
# 数据预处理（示例：缺失值填充）
train['Age'].fillna(train['Age'].median(), inplace=True)
test['Age'].fillna(test['Age'].median(), inplace=True)
# 保存处理后的数据
train.to_csv(target_dir/"train.csv", index=False)
test.to_csv(target_dir/"test.csv", index=False)
sample_sub.to_csv(target_dir/"sample_submission.csv", index=False)
if __name__ == "__main__":
main()
核心功能：竞赛提分的五大关键技术
1. 智能假设生成系统
RD-Agent的假设生成模块基于历史实验结果和领域知识，自动提出高潜力的改进方向。以下是系统生成的假设示例：
# 自动生成的特征工程假设示例
hypothesis:
id: FE-20250908-001
description: "基于乘客舱位等级(Pclass)和性别(Sex)的交叉特征可能提升模型性能"
reasoning: "历史实验显示，单独使用Pclass特征时AUC提升0.02，Sex特征提升0.015，两者交叉可能产生协同效应"
action: "创建交叉特征Pclass_Sex，定义为Pclass和Sex的乘积编码"
expected_improvement: "AUC提升0.03-0.05"
2. 自动化特征工程
RD-Agent能自动实现复杂的特征工程，以下是系统生成的特征代码示例：
# feature/feature_00001.py
import pandas as pd
import numpy as np
def create_features(df):
# 复制输入数据避免修改原始数据
df_copy = df.copy()
# 自动生成的交叉特征
df_copy['Pclass_Sex'] = df_copy['Pclass'] * df_copy['Sex'].map({'male': 1, 'female': 2})
# 家庭规模特征
df_copy['FamilySize'] = df_copy['SibSp'] + df_copy['Parch'] + 1
# 票价分组特征
df_copy['FareBin'] = pd.qcut(df_copy['Fare'], q=5, labels=False)
# 提取头衔特征
df_copy['Title'] = df_copy['Name'].str.extract(' ([A-Za-z]+)\.', expand=False)
df_copy['Title'] = df_copy['Title'].replace(['Lady', 'Countess','Capt', 'Col',...], 'Rare')
return df_copy
3. 模型自动调优
系统采用进化策略自动优化模型超参数，以下是模型调优循环的核心代码：
# rdagent/app/data_science/loop.py 核心片段
async def run(self, step_n=None, loop_n=None, all_duration=None):
start_time = time.time()
current_loop = 0
current_step = 0
while True:
# 检查终止条件
if (loop_n and current_loop >= loop_n) or \
(step_n and current_step >= step_n) or \
(all_duration and time.time() - start_time > parse_duration(all_duration)):
break
# 1. 假设生成
hypothesis = self.exp_gen.propose()
self.logger.info(f"Loop {current_loop}, Step {current_step}: New hypothesis - {hypothesis.summary}")
# 2. 实验设计与实现
exp = self.design_experiment(hypothesis)
implemented_exp = self.developer.develop(exp)
# 3. 实验执行与评估
result = self.runner.run(implemented_exp)
self.logger.info(f"Experiment result: {result.metrics}")
# 4. 结果分析与知识更新
feedback = self.analyzer.analyze(result)
self.knowledge_base.update(feedback)
# 5. 生成提交文件（若性能提升）
if feedback.performance_improved:
submission = self.submitter.generate_submission(implemented_exp)
self.submitter.submit(submission)
self.logger.info("New submission generated and submitted")
current_step += 1
if self._is_loop_complete(current_step):
current_loop += 1
current_step = 0
4. 智能缓存机制
为加速迭代，RD-Agent实现了基于代码哈希的智能缓存系统：
# rdagent/scenarios/kaggle/developer/runner.py
@cache_with_pickle(get_cache_key, assign_cached_result)
def develop(self, exp: KGModelExperiment) -> KGModelExperiment:
# 检查基础实验结果
if exp.based_experiments and exp.based_experiments[-1].result is None:
exp.based_experiments[-1] = self.init_develop(exp.based_experiments[-1])
# 注入模型代码
sub_ws = exp.sub_workspace_list[0]
if sub_ws is not None:
model_type = sub_ws.target_task.model_type
model_file_name = f"model/model_{model_type.lower()}.py"
exp.experiment_workspace.inject_files(**{model_file_name: sub_ws.file_dict["model.py"]})
else:
raise ModelEmptyError("No model is implemented.")
# 执行实验
env_to_use = {"PYTHONPATH": "./"}
result = exp.experiment_workspace.execute(run_env=env_to_use)
exp.result = result
return exp
5. 自动化提交流程
RD-Agent支持一键提交到Kaggle竞赛平台，核心实现如下：
# 自动提交模块核心代码
class KaggleSubmitter:
def __init__(self, competition_id, api_key_path=None):
self.competition_id = competition_id
self.api_key_path = api_key_path or Path.home() / ".kaggle" / "kaggle.json"
self._setup_api()
def _setup_api(self):
# 配置Kaggle API
if not self.api_key_path.exists():
raise ValueError("Kaggle API key not found. Please configure it first.")
os.environ["KAGGLE_CONFIG_DIR"] = str(self.api_key_path.parent)
def generate_submission(self, experiment):
# 生成符合竞赛要求的提交文件
workspace_path = experiment.experiment_workspace.workspace_path
test_predictions = pd.read_csv(workspace_path / "test_predictions.csv")
# 按竞赛要求格式化
submission = pd.DataFrame({
"PassengerId": test_predictions["PassengerId"],
"Survived": test_predictions["predictions"].astype(int)
})
submission_path = workspace_path / "submission.csv"
submission.to_csv(submission_path, index=False)
return submission_path
def submit(self, submission_path):
# 使用Kaggle API提交
try:
from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi
api = KaggleApi()
api.authenticate()
# 提交文件
api.competition_submit(
file_name=str(submission_path),
message=f"RD-Agent auto-submission: {datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}",
competition=self.competition_id,
quiet=False
)
# 获取提交结果
submission_result = api.competition_submissions(competition=self.competition_id)[0]
return {
"submission_id": submission_result["id"],
"score": submission_result["publicScore"],
"rank": submission_result["publicRank"]
}
except Exception as e:
self.logger.error(f"Submission failed: {str(e)}")
return None
5. 多场景适配能力
RD-Agent支持多种竞赛场景，通过配置切换不同模式：
| 场景类型 | 配置参数 | 核心功能 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| 金融量化 | DS_SCEN=QuantScen | 因子工程、回测系统 | 股票预测竞赛 |
| 医疗预测 | DS_SCEN=MedicalScen | 特征选择、模型解释 | 疾病风险预测 |
| Kaggle竞赛 | DS_SCEN=KaggleScen | 自动提交、排行榜监控 | 各种Kaggle竞赛 |
| 学术研究 | DS_SCEN=ResearchScen | 论文解读、模型复现 | 学术基准测试 |
性能评估：RD-Agent vs 传统开发方式
1. MLE-Bench基准测试结果
RD-Agent在包含75个Kaggle竞赛的MLE-Bench基准测试中表现优异：
| Agent | 低复杂度(%) | 中复杂度(%) | 高复杂度(%) | 平均(%) |
|---|---|---|---|---|
| RD-Agent o1-preview | 48.18 ± 2.49 | 8.95 ± 2.36 | 18.67 ± 2.98 | 22.4 ± 1.1 |
| RD-Agent o3(R)+GPT-4.1(D) | 51.52 ± 6.21 | 7.89 ± 3.33 | 16.67 ± 3.65 | 22.45 ± 2.45 |
| AIDE o1-preview | 34.3 ± 2.4 | 8.8 ± 1.1 | 10.0 ± 1.9 | 16.9 ± 1.1 |
| 人工专家 | 65.0 ± 5.2 | 32.0 ± 4.8 | 15.0 ± 3.2 | 30.7 ± 2.5 |
2. 开发效率对比
在相同硬件条件下，RD-Agent与传统开发方式的效率对比：
关键优势：
- 研发周期缩短64%
- 特征数量提升3倍
- 模型尝试数量提升10倍
- 24/7不间断迭代
高级技巧：RD-Agent竞赛提分策略
1. 假设生成优化
通过配置引导假设生成方向：
# .env 配置假设偏好
HYPOTHESIS_PREFERENCE=feature_engineer,model_ensemble
FEATURE_ENGINEER_WEIGHT=0.7
MODEL_TUNING_WEIGHT=0.3
MAX_HYPOTHESIS_DEPTH=3
2. 计算资源管理
优化资源分配，加速实验：
# 限制GPU内存使用
dotenv set GPU_MEMORY_LIMIT=8G
# 配置并行实验数量
dotenv set PARALLEL_EXPERIMENTS=4
# 设置缓存目录
dotenv set CACHE_DIR=/dev/shm/rdagent_cache # 使用内存文件系统加速缓存
3. 日志分析与调优
通过Web UI监控和优化流程：
# 启动日志分析UI
rdagent ui --port 19899 --log-dir ./log --data_science True
关键监控指标：
- 假设采纳率：目标>60%
- 实验成功率：目标>80%
- 性能提升率：目标>30%
- 提交有效率：目标>90%
4. 集成外部工具链
扩展RD-Agent能力：
# 自定义评估指标插件
from rdagent.components.evaluator import BaseEvaluator
class CustomEvaluator(BaseEvaluator):
def __init__(self):
super().__init__()
def evaluate(self, y_true, y_pred):
# 实现自定义评估指标
from sklearn.metrics import roc_auc_score, log_loss
return {
"auc": roc_auc_score(y_true, y_pred),
"log_loss": log_loss(y_true, y_pred),
"custom_score": self.custom_metric(y_true, y_pred)
}
def custom_metric(self, y_true, y_pred):
# 实现竞赛特定的评估指标
return ...
# 在配置中注册自定义评估器
dotenv set EVALUATOR_CLASS=myplugins.evaluator.CustomEvaluator
总结与展望
RD-Agent自动化提交系统通过"假设-实现-验证-进化"的闭环流程，彻底改变了数据科学竞赛的研发模式。其核心优势包括：
- 全流程自动化：从数据探索到
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
