MathModelAgent–开源的数学建模Agent,全自动建模流程

MathModelAgent是什么

MathModelAgent 是专为数学建模设计的Agent,能自动完成从问题分析到论文生成的全流程。基于多Agent协作,自动建立数学模型、编写代码、验证结果,生成格式规范的论文。MathModelAgent 支持多种大语言模型(LLM),内置本地代码解释器,能实时调试优化代码。适合数学建模竞赛、数据分析、学术论文撰写和教学辅助等场景。

MathModelAgent

MathModelAgent的主要功能

  • 全自动建模流程:自动分析问题背景,建立数学模型,编写代码实现,验证结果,生成格式规范的论文。
  • 内置代码解释器:支持本地代码运行和调试,实时反馈错误优化代码。
  • 多Agent协作:基于代码Agent、论文Agent等智能体分工合作,高效完成任务。
  • 支持多种LLM模型:每个Agent单独配置不同的大语言模型,灵活适应不同需求。
  • 低成本高效益:单次任务成本低至约1元人民币,性价比极高。

MathModelAgent的技术原理

  • 多智能体架构:基于多Agent系统,将复杂的建模任务分解为多个子任务,分别由不同的智能体完成。
    • 问题分析Agent:负责理解问题背景和需求。
    • 建模Agent:根据问题分析结果,选择合适的数学模型。
    • 代码Agent:将数学模型转化为可运行的代码,并进行调试优化。
    • 论文Agent:将建模过程和结果整理成格式化的论文。
  • 大语言模型(LLM)驱动:每个Agent配置不同的大语言模型,用LLM的强大语言生成能力和逻辑推理能力,完成各自的任务。
  • 本地代码解释器:内置代码解释器支持本地代码运行和调试,实时反馈代码错误进行优化,确保生成的代码可运行且高效。
  • WebUI与命令行操作:提供WebUI界面和命令行模式,用户基于直观的界面或命令行指令操作工具,灵活适应不同用户的需求。
  • 任务流程自动化:基于任务流程的自动化设计,从问题输入到论文输出,实现全流程的自动化处理,大大提高数学建模的效率。

如何使用MathModelAgent

  • 环境准备:安装 Python、Node.js 和 Redis。
  • 克隆项目
git clone https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git
  • 配置文件
    • 复制 /backend/.env.dev.example 为 /backend/.env.dev。
    • 复制 /frontend/.env.example 为 /frontend/.env。
    • 填写 API 密钥和模型。
  • 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:打开浏览器,访问 http://localhost:3000。
  • 查看结果:结果保存在 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、代码和格式化的论文,节省时间。
  • 数据分析项目:用在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,辅助整理思路和优化内容。
  • 教学辅助:帮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,支持科研工作。

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