MathModelAgent

MathModelAgent 是一款专为数学建模竞赛设计的开源自动化智能体系统，通过多智能体协作框架实现从问题分析、数学建模、代码编写到论文生成的全流程自动化。其核心目标是显著缩短建模周期（例如将原本3天的建模过程压缩至1小时），并直接输出符合学术规范的完整论文（含LaTeX格式、可视化图表与文献引用）。该工具尤其适合国赛、美赛等高强度竞赛场景，帮助团队高效完成从模型构建到成果输出的全链路工作。

功能特点

1. 全流程自动化引擎
   • 内置三大智能体：建模手（问题拆解）、代码手（编程纠错）、论文手（格式编排），支持本地代码解释器与云端服务（如E2B）双模式。
   • 自动生成LaTeX格式论文，集成可视化图表与文献引用，减少人工排版和格式调整时间。
2. 智能协作与多模型融合
   • 支持不同智能体配置不同大语言模型（如GPT-4、Claude或本地模型），灵活适应需求。
   • 代码手具备自动纠错能力，论文手支持格式自检，确保生成内容的质量。
3. 跨语言与多场景适配
   • 提供中英文双模式，适配国赛、美赛等不同语言要求的竞赛场景。
   • 支持多种数学题型（代数、几何、微积分、统计学等），应用范围广泛。
4. 安全与成本优化
   • 本地代码沙箱隔离，支持敏感数据脱敏处理，保障数据安全。
   • 单次任务成本约1元人民币，性价比极高，适合学生团队或个人使用。

优缺点

优点：

1. 效率提升显著
   • 全流程自动化大幅缩短建模周期，尤其适合时间紧迫的竞赛场景。
2. 功能全面且灵活
   • 覆盖从问题分析到论文生成的全链路工作，支持多模型融合和跨语言适配。
3. 成本低且安全
   • 单次任务成本低，数据安全措施完善，适合预算有限的团队。

缺点：

1. 依赖技术栈
   • 需配置API密钥和本地代码解释器，对用户的技术背景有一定要求。
2. 复杂问题处理有限
   • 对于高度定制化或复杂场景，可能需要人工干预优化。
3. 开源社区支持
   • 尽管开源，但社区规模和文档完善程度可能影响使用体验。

主要应用场景

1. 数学建模竞赛
   • 快速生成完整竞赛论文及配套代码，尤其适合国赛、美赛等高强度场景。
2. 学术研究与教学
   • 辅助研究人员快速验证模型，或作为教学工具帮助学生理解建模流程。
3. 工程与工业应用
   • 用于产品性能模拟、系统优化等场景，加速原型设计和迭代。

如何使用它

1. 环境部署
   • 克隆项目仓库：
   • 安装依赖并启动后端服务：
2. 模型配置
   • 复制并配置 config.toml.example 文件，推荐模型组合：
     • 建模Agent → GPT-4
     • 代码Agent → Claude-3
     • 论文Agent → 本地微调模型
3. 运行与输出
   • 启动前端并访问WebUI：
   • 打开浏览器访问 http://localhost:3000。
   • 结果保存在 backend/project/work_dir/xxx/ 文件夹中。

收费标准

• 完全开源免费：用户可免费使用其所有功能，包括全流程自动化、多模型融合等。

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