MathModelAgent

MathModelAgent – 开源的数学建模Agent，全自动建模流程

MathModelAgent 是一款专为数学建模而设计的智能助手，能够自动化处理从问题分析到论文撰写的完整流程。该产品利用多智能体协作方式，快速构建数学模型、编写代码、验证结果，并生成符合规范的学术论文。它特别适合用于数学建模竞赛、数据分析、学术写作和教学辅助等多种场景。

MathModelAgent是什么

MathModelAgent 是一款专为数学建模而创建的智能助手，能够自动化实现从问题分析到论文撰写的整个流程。通过多智能体的协作机制，该工具能够迅速建立数学模型、编写相关代码、验证研究结果，并生成符合学术规范的论文。MathModelAgent 支持多种大语言模型（LLM），并内置本地代码解释器，能够实时调试和优化代码，非常适合数学建模竞赛、数据分析、学术论文撰写以及教学辅助等应用。

MathModelAgent的主要功能

• 全自动建模流程：能够自动分析问题背景，构建数学模型，编写代码实现，验证结果，并生成规范格式的论文。
• 内置代码解释器：支持本地代码的运行和调试，能够实时反馈错误并优化代码。
• 多智能体协作：通过代码智能体、论文智能体等角色的分工合作，高效完成各项任务。
• 支持多种LLM模型：每个智能体可以根据需求配置不同的大语言模型，灵活应对各种任务。
• 低成本高效益：单次任务的成本仅需约1元人民币，具有极高的性价比。

MathModelAgent的技术原理

• 多智能体架构：基于多智能体系统，将复杂的建模任务分解为多个子任务，由不同的智能体分别完成。
  • 问题分析智能体：负责理解问题的背景和需求。
  • 建模智能体：依据问题分析结果选择合适的数学模型。
  • 代码智能体：将数学模型转化为可执行的代码，并进行调试和优化。
  • 论文智能体：将建模过程及结果整理为格式化的论文。
• 大语言模型（LLM）驱动：每个智能体都配置有不同的大语言模型，利用其强大的语言生成能力和逻辑推理能力来完成各自的任务。
• 本地代码解释器：内置的代码解释器支持本地代码的运行和调试，实时反馈错误以进行优化，确保生成的代码既可运行又高效。
• WebUI与命令行操作：提供了WebUI界面和命令行模式，用户可以根据直观界面或命令行指令灵活操作，满足不同用户的需求。
• 任务流程自动化：通过自动化设计的任务流程，从问题输入到论文输出，实现全流程的自动处理，大大提升了数学建模的效率。

如何使用MathModelAgent

• 环境准备：确保安装了 Python、Node.js 和 Redis。
• 克隆项目：

git clone https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git

• 配置文件：
  • 将 /backend/.env.dev.example 复制为 /backend/.env.dev。
  • 将 /frontend/.env.example 复制为 /frontend/.env。
  • 填写 API 密钥及模型信息。
• 启动后端：

cd MathModelAgent/backend
pip install uv
uv sync
source .venv/bin/activate  # MacOS/Linux
venv\Scripts\activate.bat  # Windows
ENV=DEV uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

• 启动前端：

cd MathModelAgent/frontend
npm install -g pnpm
pnpm i
pnpm run dev

• 访问 WebUI：在浏览器中输入 http://localhost:3000 进行访问。
• 查看结果：生成的结果将保存在 backend/project/work_dir/xxx/ 文件夹中。

MathModelAgent的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/jihe520/MathModelAgent

MathModelAgent的应用场景

• 数学建模竞赛：快速生成建模思路、代码及格式化论文，节省时间和精力。
• 数据分析项目：适用于需要建模和编程的场景，自动生成分析结果文档。
• 学术论文撰写：提供论文初稿，帮助整理思路及优化内容。
• 教学辅助：协助教师和学生验证建模思路，提升教学效果。
• 科研实验：作为自动化建模平台，生成模型对比实验，支持科学研究。