- R&D-Agent: Automating Data-Driven AI Solution Building Through LLM-Powered Automated Research, Development, and Evolution [60.8]
R&D-Agentは反復探索のための二重エージェントフレームワークである。 Researcherエージェントはパフォーマンスフィードバックを使用してアイデアを生成し、Developerエージェントはエラーフィードバックに基づいてコードを洗練する。 R&D-AgentはMLE-Benchで評価され、最高のパフォーマンスの機械学習エンジニアリングエージェントとして登場した。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 20 May 2025 06:07:00 GMT) - GitHub – openai/mle-bench: MLE-bench is a benchmark for measuring how well AI agents perform at machine learning engineeringでSoTAを主張、「the framework employs two specialized agents – the “Researcher” and the “Developer” – which correspond to the two types of feedback provided in each exploration step: solution performance and execution error information.」という構成。現実に近いような。。。
- リポジトリはGitHub – microsoft/RD-Agent: Research and development (R&D) is crucial for the enhancement of industrial productivity, especially in the AI era, where the core aspects of R&D are mainly focused on data and models. We are committed to automating these high-value generic R&D processes through R&D-Agent, which lets AI drive data-driven AI. 🔗https://aka.ms/RD-Agent-Tech-Report