RD-Agent اور Qlib configuration

RD-Agent اور Qlib کی responsibilities الگ کریں

RD-Agent کو research implementations develop اور revise کرنے کے لیے اور Qlib کو configured quantitative workflow execute کرنے کے لیے استعمال کریں۔ Agent model calls hypotheses، code اور feedback interpretation دے سکتی ہیں۔ Qlib experiment environment میں data، training اور evaluation handle کرتی ہے۔ Model API key صرف ایک dependency حل کرتی ہے۔ Setup سے پہلے specific RD-Agent scenario، project revision، dataset اور evaluation boundaries pin کریں تاکہ environment preparation research decisions سے الگ رہے۔

Documented backend سے chat اور embedding configure کریں

Reviewed revision 32b3d395 میں RD-Agent کی .env.example LiteLLM backend، chat model اور OpenAI-compatible base، اور proxy-prefixed الگ embedding route document کرتی ہے۔ Shell template application-owned model slots کو انہی fields سے map کرتی ہے۔ Capabilities چیک کرنے کے بعد current chat model چنیں۔ EMBEDDING_BASE_URL اور EMBEDDING_MODEL_ID independently available embedding service کی طرف ہوں؛ chat gateway embedding دیتی ہے، یہ فرض نہ کریں۔ دونوں credentials environment سے دیں اور pinned version کی documented startup command استعمال کریں۔

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.

دونوں model capabilities independently validate کریں

Selected chat client scenario کے required response format اور tool behavior کو handle کرتی ہے یا نہیں check کریں۔ Embeddings کے لیے nonempty vector، consistent dimension اور stable model identity verify کریں۔ Embedding model بدلنے سے stored vectors rebuild کرنا پڑ سکتا ہے؛ successful chat response retrieval validate نہیں کرتی۔ Source-backed diagram صرف proposed chat route دکھاتا ہے۔ LiteLLM provider prefixes client behavior منتخب کرتی ہیں اور endpoint کو نظر آنے والی model ID نہیں بھی ہو سکتیں، اس لیے configured value اور resolved request identity دونوں رکھیں۔

Agent loop سے پہلے quantitative environment تیار کریں

Small deterministic check سے dataset، Python environment اور permitted execution container verify کریں۔ International research میں dataset region، market calendar اور instrument universe intended market سے align کریں۔ Qlib workflow documentation US region support کرتی ہے مگر اس کا example dataset اور assumptions دوسرے market میں unchanged copy نہ کریں۔ Historical coverage، adjustment policy اور benchmark identity confirm کریں۔ اس کے بعد agent کو candidate code generate کرنے دیں، ورنہ model revisions broken data setup کی تلافی کرتی رہیں گی۔

Hypothesis، code اور feedback ساتھ inspect کریں

Official RD-Agent illustration iterative research interface دکھاتی ہے۔ ہر hypothesis کو implementation اور feedback کے ساتھ محفوظ کریں، صرف final report نہیں۔ Reviewer یہ پہچان سکے کہ agent نے software error fix کیا، research question بدلا یا score دیکھ کر دوسرا candidate چنا۔ Rejected experiments accessible رکھیں اور tool output کو agent کی interpretation سے الگ رکھیں۔

Code execution bound کریں اور evaluation independence محفوظ رکھیں

Generated code کو explicit filesystem، network اور resource limits والے environment میں چلائیں۔ صرف ضروری datasets mount کریں اور unrelated credentials expose نہ کریں۔ Train، validation اور held-out evaluation windows iterative development سے پہلے freeze کریں۔ Test feedback بار بار agent کو جائے تو record کریں کہ test period development process کا حصہ بن گئی۔ Experiment manifest میں source revision، code hash، data version، configuration، environment identity اور selection decision رکھیں۔

Costs track کریں اور failed stage سے recover کریں

Chat اور embedding request ledger کو experiment IDs کے ذریعے local compute ledger سے join کریں۔ LiteLLM cost estimates gateway کے actual charges نہیں بھی ہو سکتے؛ applicable billing record سے reconcile کریں۔ Model transport failure، vector-index mismatch، code exception اور missing Qlib data الگ states رکھیں۔ Budget کے اندر transient calls retry کریں اور code errors inspection کے لیے رکھیں۔ صرف ایک source artifact یا model request کی correction ہو تو پورا loop restart نہ کریں، اور model، code یا dataset بدلنے پر caches invalidate کریں۔

Evidence اور limits

Environment fields اور backend behavior کا official source revision 32b3d395 میں 5 ستمبر 2026 کو review ہوا۔ Qlib invocation اور responsibilities official documentation follow کرتی ہیں۔ اس guide کے لیے APIsRouter کے ذریعے project-client request، embedding result یا complete RD-Agent/Qlib loop execute نہیں ہوا۔ اگلا acceptance step preserved inputs، request evidence اور numerical outputs والا bounded scenario ہے۔

عمومی سوالات