RD-Agent ve Qlib yapılandırması

RD-Agent ve Qlib'e farklı sorumluluklar verin

Araştırma uygulamalarını geliştirmek ve revize etmek için RD-Agent'i, yapılandırılmış nicel iş akışını çalıştırmak için Qlib'i kullanın. Ajanın model çağrıları hipotez önerebilir, kod yazabilir ve geri bildirimi yorumlayabilir. Qlib deney ortamında verisini, eğitimini ve değerlendirmesini yönetir. Bu nedenle model API anahtarı yalnızca bir bağımlılığı çözer. Kurulumdan önce belirli RD-Agent senaryosunu seçin, proje revizyonunu sabitleyin ve veri kümesi ile değerlendirme sınırlarını tanımlayın. Böylece ortam hazırlığı ajanın vereceği araştırma kararlarından ayrı kalır.

Sohbeti ve yerleştirmeyi belgelenmiş arka uç üzerinden yapılandırın

İncelenen 32b3d395 revizyonunda RD-Agent .env.example dosyası LiteLLM arka ucunu, sohbet modelini ve OpenAI uyumlu tabanı, ayrıca proxy ön ekli ayrı bir yerleştirme yolunu belgeler. Aşağıdaki shell şablonu uygulamaya ait model yuvalarını bu belgelenmiş alanlara eşler. Yeteneklerini kontrol ettikten sonra güncel bir sohbet modeli seçin. EMBEDDING_BASE_URL ve EMBEDDING_MODEL_ID bağımsız olarak kullanılabilir bir yerleştirme hizmetini göstermelidir; sohbet ağ geçidinin bunu sağladığını varsaymayın. Her iki kimlik bilgisini ortam üzerinden verin ve sabitlediğiniz sürümün senaryo başlangıç komutunu kullanın.

export BACKEND=rdagent.oai.backend.LiteLLMAPIBackend
export OPENAI_API_BASE=https://api.apisrouter.com/v1
export CHAT_MODEL="openai/$RESEARCH_MODEL_ID"
# Set OPENAI_API_KEY securely for the chat endpoint.

export LITELLM_PROXY_API_BASE="$EMBEDDING_BASE_URL"
export EMBEDDING_MODEL="litellm_proxy/$EMBEDDING_MODEL_ID"
# Set LITELLM_PROXY_API_KEY securely for the embedding service.

İki model yeteneğini bağımsız doğrulayın

Seçilen sohbet istemcisinin senaryonun gerekli yanıt biçimini ve araç davranışını yapabildiğini kontrol edin. Yerleştirmelerde boş olmayan vektörü, tutarlı boyutu ve kararlı model kimliğini kontrol edin. Yerleştirme modelini değiştirmek saklanan vektörlerin yeniden oluşturulmasını gerektirebilir; başarılı sohbet yanıtı erişimi doğrulamaz. Kaynak destekli diyagram yalnızca önerilen sohbet yolunu gösterir. LiteLLM sağlayıcı ön ekleri istemci davranışını seçer ve uç noktanın gördüğü model ID'si olmak zorunda değildir; yapılandırılan değeri ve çözümlenen istek kimliğini birlikte saklayın.

Ajan döngüsünden önce nicel ortamı hazırlayın

Küçük deterministik bir kontrolle veri kümesini, Python ortamını ve izin verilen yürütme konteynerini doğrulayın. Uluslararası araştırmada veri kümesi bölgesini, piyasa takvimini ve enstrüman evrenini hedef pazarla hizalayın. Qlib iş akışı dokümantasyonu ABD bölgesini destekler, ancak örnek veri kümesi ve varsayımları başka pazara değiştirmeden kopyalanmamalıdır. Tarihsel kapsamı, ayarlama politikasını ve karşılaştırma ölçütü kimliğini doğrulayın. Aksi hâlde tekrarlanan model revizyonları bozuk veri kurulumunu telafi etmeye çalışabileceğinden ajanın aday kod üretmesine ancak sonra izin verin.

Hipotezi, kodu ve geri bildirimi birlikte inceleyin

Resmî RD-Agent görseli yinelemeli bir araştırma arayüzü gösterir. Her hipotezi uygulaması ve geri bildirimiyle birlikte korumayı hatırlatan bu yapıyı kullanın; yalnızca son raporu kaydetmeyin. İnceleyen ajanın yazılım hatasını mı düzelttiğini, araştırma sorusunu mu değiştirdiğini veya puanı gördükten sonra başka bir adayı mı seçtiğini ayırt edebilmelidir. Reddedilen deneyleri erişilebilir tutun ve araç çıktısını ajanın o çıktı hakkındaki yorumundan ayırın.

Kod yürütmeyi sınırlayın ve değerlendirme bağımsızlığını koruyun

Üretilen kodu açık dosya sistemi, ağ ve kaynak sınırlarıyla çalıştırın. Yalnızca gerekli veri kümelerini bağlayın ve ilgisiz kimlik bilgilerini açığa çıkarmayın. Eğitim, doğrulama ve ayrılmış değerlendirme pencerelerini yinelemeli geliştirmeden önce dondurun. Test geri bildirimi ajana sürekli dönüyorsa test döneminin geliştirme sürecinin parçası olduğunu kaydedin. Deney manifestinde kaynak revizyonu, kod hash'i, veri sürümü, yapılandırma, ortam kimliği ve seçim kararını bulundurun. Böylece başarılı yürütme kadar yöntemsel hata da sonraki inceleyene görünür olur.

Maliyetleri izleyin ve başarısız aşamayı kurtarın

Sohbet ve yerleştirme istek defterini deney kimlikleriyle yerel hesaplama defterine bağlayın. LiteLLM maliyet tahminleri ağ geçidinin gerçek ücretleri olmak zorunda değildir; geçerli faturalandırma kaydıyla uzlaştırın. Model taşıma hatasını, vektör dizini uyuşmazlığını, kod istisnasını ve eksik Qlib verisini ayrı durumlar yapın. Geçici çağrıları bütçe içinde yeniden deneyin ve kod hatalarını inceleme için koruyun. Yalnızca bir kaynak varlığı veya model isteği düzeltilmesi gerektiğinde tüm döngüyü yeniden başlatmayın; ilgili model, kod veya veri kümesi değiştiğinde önbellekleri geçersiz kılın.

Kanıt ve sınırlar

Ortam alanları ve arka uç davranışı 5 Eylül 2026'da resmî 32b3d395 kaynak revizyonunda incelendi. Qlib çağrısı ve sorumlulukları resmî dokümantasyonunu izler. Bu kılavuz için APIsRouter üzerinden proje istemci isteği, yerleştirme sonucu veya eksiksiz RD-Agent/Qlib döngüsü çalıştırılmadı. Sonraki kabul adımı, korunan girdiler, istek kanıtı ve sayısal çıktıları olan sınırlı bir senaryodur.

Sık sorulan sorular