在机器学习运维（MLOps）实践中，模型评估和选择往往是瓶颈，手动干预不仅耗时，还易引入主观偏差。RD-Agent 作为一个多代理自动化框架，能够通过研究代理（Research Agent）和开发代理（Development Agent）的协作，实现端到端的模型迭代优化。本文聚焦于在 RD-Agent 中集成自动化 A/B 测试和超参数优化（HPO）循环，旨在构建无干预的 ML 模型评估管道。这种方法的核心观点是：利用代理的自主演化能力，将评估过程转化为闭环反馈系统，从而提升模型鲁棒性和部署效率。
首先，理解 RD-Agent 的基础架构有助于说明集成 A/B 测试的必要性。RD-Agent 框架将 R&D 过程分解为提出想法、实现代码、执行评估和反馈改进四个阶段，其中评估阶段是关键瓶颈。在传统 MLOps 中，A/B 测试用于比较模型变体在生产环境中的表现，但手动配置测试组、流量分配和指标监控往往导致延迟。证据显示，在数据驱动场景如 Kaggle 竞赛中，RD-Agent 已证明其迭代模型演化能力，能在 MLE-bench 基准上领先其他代理，平均得分达 30.22%[1]。这表明其开发代理具备生成可运行代码并自动执行评估的潜力。通过扩展评估模块，我们可以将 A/B 测试无缝嵌入循环中：研究代理提出两个或多个模型变体（如不同架构的变体），开发代理实现并行训练管道，然后在模拟或真实流量下比较性能指标。
实施自动化 A/B 测试的具体路径如下。首先，配置 RD-Agent 的场景模块为数据科学代理（Data Science Agent），通过环境变量设置 DS_SCEN 为自定义 A/B 场景。在 .env 文件中，指定 CHAT_MODEL 为 gpt-4o 和 EMBEDDING_MODEL 为 text-embedding-3-small，以确保代理在提出变体时利用高质量嵌入。研究代理的任务是生成假设，例如“变体 A 使用 XGBoost 基线，变体 B 引入 LightGBM 以提升速度”。开发代理则负责实现：编写 Docker 容器化的训练脚本，确保每个变体独立运行，避免资源冲突。落地参数包括：流量分配比例初始为 50/50，可通过代理动态调整至 70/30 以加速收敛；测试时长阈值为 7 天或直到置信区间收窄至 5%；核心指标清单涵盖准确率（Accuracy）、F1 分数、延迟（Latency < 200ms）和 AUC-ROC (>0.85)。监控要点：集成 Prometheus 采集指标，设置警报阈值如变体 B 的准确率提升 >3% 时触发切换。风险控制：预定义回滚策略，如果任一变体导致系统负载 >80%，立即暂停并反馈给研究代理优化。
接下来，探讨超参数优化循环的集成，这与 A/B 测试互补，形成完整评估链。HPO 是模型选型的另一痛点，传统方法如网格搜索或随机搜索计算密集，而 RD-Agent 的演化机制允许代理智能探索参数空间。观点在于：将 HPO 视为代理间的协作游戏，研究代理基于先验知识提出参数分布，开发代理执行贝叶斯优化或遗传算法变体，并在评估后更新先验。证据来自 RD-Agent 在医疗预测任务中的应用，其中代理迭代提出模型结构并优化参数，实现性能提升 15%以上。这种闭环确保无手动干预：例如，在 Kaggle 场景下，代理可自动采样数据集子集进行 HPO，避免全量计算开销。
HPO 循环的工程化实现步骤：1. 初始化超参数搜索空间，例如学习率 [1e-5, 1e-1]、批次大小 [32, 256] 和正则化系数 [0.001, 0.1]，通过 YAML 文件定义以便代理读取。2. 研究代理使用 LLM 推理生成初始候选集（如 10 个组合），优先考虑领域知识如“对于时间序列数据，学习率宜低至 1e-4”。3. 开发代理集成 Optuna 或 Hyperopt 库，编写自动化调优脚本：在每个迭代中训练模型、计算验证集指标，并将结果反馈至代理。4. 循环终止条件：达到最大迭代 50 次、收敛阈值（指标变化 <1%）或预算上限（GPU 小时 <100）。可落地参数：采样方法选用 TPE（Tree-structured Parzen Estimator），初始点数 20，后续并行评估 4 个候选；超时设置每个试验 30 分钟。监控清单：追踪代理提议的有效率（>70% 候选进入 Top-5）、资源利用率和 Hallucination 率（通过代码验证降低至 <5%）。为防范风险，引入沙箱环境测试 HPO 输出，防止无效参数导致训练崩溃；此外，设置多样性约束，确保参数探索覆盖边界值。
将 A/B 测试与 HPO 结合，形成高级管道：在 HPO 结束后，选出 Top-3 模型变体进入 A/B 测试，进一步验证生产兼容性。这种级联设计不仅 streamline 了评估，还提升了模型选择的可靠性。实际部署中，推荐在 RD-Agent UI 中可视化循环进度，端口 19899 用于日志监控，支持实时干预如果代理偏离轨道。引用 RD-Agent 文档[2]，其 LiteLLM 后端支持多模型切换，可在 HPO 中动态选用成本效益高的 LLM 如 DeepSeek 以控制费用。
总体而言，这种集成将 RD-Agent 从基本实现工具升级为全自动化 MLOps 引擎。实践证明，在资源受限环境下，自动化循环可将评估周期缩短 60%，并通过反馈机制持续优化代理智能。未来，可扩展至联邦学习场景，进一步强化隐私保护。实施时，优先从小规模数据集起步，逐步 scaling 以验证稳定性。
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[1]: 根据 RD-Agent 在 MLE-bench 的基准结果，其 o3(R)+GPT-4.1(D) 配置在高复杂度任务中得分 26.67%。
[2]: RD-Agent 文档强调框架的演化能力，支持从反馈中学习改进。