7月13日，奇富科技正式开源面向业务场景的自动建模Agent（智能体）——ModelEvo。未来，ModelEvo可通过Agent编排标准化建模Skills（标准扩展规范，是可以让Agent变得可靠、可控、可复用的技能包），协助用户完成需求澄清、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、效果评估和报告生成等多项任务。另据了解，ModelEvo首个版本支持分类预测与增益建模两类典型任务。

真实业务建模并非单纯的算法优化。如何将业务目标转化为建模任务，如何定义标签、切分样本窗口、识别特征泄漏、评估存量模型，这些都直接影响了模型效果和业务价值。过去，这些流程往往分散在个人Notebook和临时脚本中，容易造成重复开发和标准不一。ModelEvo则有望将分散的专家经验转化为标准化、可执行、可追踪的建模能力。

据了解，在用户澄清需求后，ModelEvo会优先从模型知识库中检索目标、客群或特征体系相近的历史模型，并依据 AUC、KS、分桶排序性和业务适用范围，判断模型能否直接复用、继续优化或需要重新建设。这一机制能够提升历史模型和经验的复用率，让模型资产持续产生价值。

奇富科技增长算法负责人王耀宣表示：“大模型正在快速降低代码开发和算法工具的使用门槛，但要在真实业务场景中建出有效的模型，仍然离不开对业务问题的深刻洞察、专业的建模判断和驾驭大模型的能力。打造ModelEvo，正是希望将这三类能力及其背后的专家经验，沉淀为一套经过真实场景验证、可复用、可追溯并能够持续进化的建模方法体系。”

另据了解，ModelEvo v1.0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在本地体验核心流程，企业用户可参照 README.md完成全流程接入。未来该项目还将逐步扩展模型知识库、特征自进化和模型自进化等能力，不断完善智能建模体系。（崔吕萍）