研报解读 Copilot
自动读金融财报（fin_factor_report）或论文（general_model），提取公式/因子/模型并实现为代码。
Scenarios
应用场景对照
每类场景对应不同入口与命令。
| 场景 | 定位 | 命令 |
|---|---|---|
| 💰 自动量化工厂 | 因子/模型自动研发（Qlib） | rdagent fin_quant / fin_factor |
| 🤖 数据挖掘代理 | 迭代提出数据与模型 | rdagent general_model |
| 🦾 研报解读 Copilot | 自动读研报/财报实现因子或模型 | rdagent fin_factor_report / general_model |
| 🤖 Kaggle 代理 | 自动模型调优 + 特征工程 | rdagent data_science --competition |
| 🧪 FT-Agent | LLM 微调（ICML 2026） | rdagent llm_finetune |
| 🩺 医疗预测 | 医疗模型演化 | rdagent data_science |
Detail
重点场景说明
三个高价值场景展开。
FT-Agent
自主 LLM 微调：数据加工、训练、评估、反馈引导迭代（论文 FT-Dojo，ICML 2026）。
Kaggle 代理
自动模型调优与特征工程，需配置 Kaggle API 与竞赛数据。
Who fits
适用人群
RD-Agent 面向有 Linux + LLM 能力的研究与研发人群。
量化研究者
用 RD-Agent(Q) 自动挖因子、优化模型。
数据科学家
用 Kaggle 代理/数据挖掘代理自动化竞赛与建模。
AI 工程师
用 FT-Agent 自动化 LLM 微调。
Caution
场景边界
不同场景配置与前置差异大，别把量化场景直接套到别的任务。
场景隔离：各场景入口与配置不同（如 Kaggle 需配置 Kaggle API、财报因子需准备财报文件夹），需按文档单独配置。
研究边界：所有场景结果仅供研究，官方明确不构成投资建议，需自行评估风险。
FAQ
常见问题
RD-Agent 有哪些应用场景？
量化工厂、数据挖掘代理、研报解读 Copilot、Kaggle 代理、FT-Agent（LLM 微调）、医疗预测等。
研报解读 Copilot 能做什么？
自动读金融财报（提取因子）或论文（提取模型结构），并实现为可运行代码。
FT-Agent 是什么？
自主 LLM 微调场景，基准驱动的数据加工、训练、评估与反馈引导迭代，论文 ICML 2026。
跑 Kaggle 需要什么？
需注册 Kaggle、配置 API（kaggle.json）、加入竞赛、准备竞赛数据，再用 data_science 命令跑。