7月14日消息，日前，奇富科技正式开源面向业务场景的自动建模Agent——ModelEvo。据了解，ModelEvo面向业务建模全流程，用户只需提出业务目标，系统即可通过Agent自动编排建模Skills，完成需求澄清、数据检查、存量模型评估、样本构建、特征分析、模型训练、自动调优、效果评估以及报告生成。首个版本支持分类预测和Uplift增益建模两类典型任务。

奇富科技认为，真实业务建模的难点并不只是算法，而在于如何将业务目标转化为建模任务，包括标签定义、样本窗口划分、特征泄漏识别以及历史模型评估等关键环节。过去，这些流程往往依赖个人Notebook和临时脚本完成，容易造成重复开发和标准不统一。ModelEvo希望将这些专家经验转化为标准化、可执行、可追踪的建模能力。

与传统AutoML主要关注算法选择和参数搜索不同，ModelEvo更强调业务问题理解和模型资产复用。在完成需求分析后，系统会优先检索模型知识库，评估历史模型是否可以直接复用、继续优化或重新构建，并依据AUC、KS、分桶排序性等指标进行综合判断，提高模型资产利用率。同时，ModelEvo将建模流程拆解为可组合、可复用的Skills，把奇富科技在真实业务中积累的方法论固化为Agent规则。系统不仅能够自动完成特征筛选、模型选择、参数优化和模型评估，还支持根据评估结果进行多轮自迭代优化，并记录每次实验的数据、特征、参数、指标及模型产物，最终输出完整的实验记录、模型对比结果和可复现的建模报告。

奇富科技增长算法负责人王耀宣表示，大模型正在降低代码开发和算法工具的使用门槛，但真实业务建模仍离不开对业务问题的理解、专业建模能力以及驾驭大模型的经验。打造ModelEvo，就是希望将这些能力沉淀为一套经过真实业务验证、可复用、可追溯并持续演进的建模方法体系。

目前，ModelEvo已在GitHub正式开源。首个版本内置基于公开数据集的完整示例，无需部署大数据集群即可体验核心流程。未来，项目还将持续扩展模型知识库、特征自进化、模型自进化等能力，进一步完善智能建模体系。（定西）