🤖 MathModelAgent 📐

专为数学建模设计的 Agent
自动完成数学建模，生成一份完整的可以直接提交的论文。

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🎨 姊妹项目：sci-box —— 科研图表 & 流程图 SKILL 合集

-arm64.dmg` | | macOS（Intel 芯片） | `mathmodel--x64.dmg` | | Windows 64 位 | `mathmodel--x64.exe` | macOS 安装包已 Developer ID 签名并通过 Apple 公证。 > [!TIP] > 不确定自己的 Mac 是哪种芯片？点击左上角 → 关于本机，看「芯片」一栏：显示 Apple M 系列选 arm64，显示 Intel 选 x64。 > [!WARNING] > Windows 安装包当前未签名，首次安装或运行时可能出现 Microsoft Defender SmartScreen 提示，请选择「更多信息」→「仍要运行」，并务必从官方 [Releases 页面](https://github.com/jihe520/MathModelAgent/releases/latest) 下载。 安装后应用会自动检查更新（macOS 支持自动更新，Windows 待代码签名证书配置完成后启用）。 如果你是开发者，想自行部署或参与贡献，请继续阅读下方的 [SKILLS](#skills) 与 [使用教程](#-使用教程)。 --- ## 🌟 愿景： 3 天的比赛时间变为 1 小时 自动完整一份可以获奖级别的建模论文

## ✨ 功能特性 - 🔍 自动分析问题，数学建模，编写代码，纠正错误，撰写论文 - 💻 Code Interpreter - local Interpreter: 基于 jupyter , 代码保存为 notebook 方便再编辑 - 云端 code interpreter: [E2B](https://e2b.dev/) 和 [daytona](https://app.daytona.io/) - 📝 生成一份编排好格式的论文 - 🤝 multi-agents: 建模手，代码手，论文手等 - 🔄 multi-llms: 每个 agent 设置不同的、合适的模型 - 🤖 支持所有模型: [litellm](https://docs.litellm.ai/docs/providers) - 💰 成本低：workflow agentless，不依赖 agent 框架 - 🧩 自定义模板：prompt inject 为每个 subtask 单独设置需求 - 🌐 Web Search: Agent 自主搜索互联网获取真实数据（Tavily API） - 📚 RAG 知识库: 从本地知识库检索建模方法、代码模板、论文写作参考（ChromaDB + Rerank） - 🤝 HIL 人机协作: 关键节点暂停等待用户审批，支持 6 种决策动作（confirm / edit / regenerate / ask / skip / abort） - 🛡️ 四层容错: 有限重试 → Fallback Hand Off → Evaluator Shadow Mode → Feedback Rerun --- --- 我在平台中托管了一个在线版本，方便使用，欢迎体验： https://mathmodel.top/home ## SKILLS 项目蒸馏成完全由 SKILLS 驱动 不再做 Harness 层 ### Intro MathModelAgent SKILL —— 直接在 Harness 中驱动的数学建模自动化方案. **💰 开源免费，接入任意模型** 完全开源免费，可接入任何模型。 **🧠 端到端自动化** 从问题分析、建模、编码、绘图到论文排版和验收，一条 `/1start-mathmodel` 命令全自动完成，中间阶段自动串联，无需人工干预。 **📄 17 套 Typst 论文模板** 内置中英文主流赛事模板（国赛、华数杯、华为杯、MCM/ICM 等），自动匹配赛事类型，生成排版精良、可直接提交的 PDF 论文。 **📐 内置建模知识库** 包含完整的建模规范、模型选择决策树（AHP、TOPSIS、ARIMA、GA 等）、常见易错模式和 MCM/ICM 评分标准，每个阶段自动参考，降低模型幻觉。 **✅ 9 步自动验收** 文本泄漏检测 → 数值一致性校验 → Typst 编译 → PDF 可视化检查，确保论文零低级错误。 **🔧 可组合、可扩展** 每个阶段是独立 Skill，可单独调用（如只跑分析、只写论文）；模板和知识库可自由扩展；支持 Typst 生态排版。 ### 🎨 姊妹项目：sci-box（科研图表 & 流程图） 科研绘图和流程图模板已独立成仓库 **[jihe520/sci-box](https://github.com/jihe520/sci-box)**，可单独安装、单独使用： | SKILL | 内容 | |-------|------| | `scibox-figure` | SHAP / ROC / Taylor / 云雨图 / 和弦图 / 环形热图等科研图表复刻模板（Python + Matplotlib，导出 PNG / PDF / SVG） | | `scibox-diagram` | 可编辑的 draw.io 模板：五层技术路线图、三栏研究框架、三栏流程图、横向任务流水线 | ``` npx skills add jihe520/sci-box ```  ### Install & Usage 安装 SKILL ``` npx skills add jihe520/MathModelAgent --all ``` 运行 ``` // claude claude --dangerously-skip-permissions claude: /1start-mathmodel 完成这个数学建模任务 // codex codex --yolo codex: $start-mathmodel 完成这个数学建模任务 ``` 其他命令 ``` /doctor: 检查环境配置 /typst-author: typst 知识 ``` ### What Can You Contribute? 项目以后只会做 SKLLS 层的迭代和优化，不会再做其他部分。 如果你希望寻找 Agent 开发岗位，你可以研究该项目 Agent 设计并贡献，我会尽量合并. 你能做什么： - 优化贡献比赛 typst Template , 你可以找一些 LaTeX 转成 typst - 优化 SKILL Workflow - 在不同的 Harness 上测试 不同的 LLM, 提供反馈和案例放在 example 仓库 Harness SKILL 的优化需要大量黑盒测试和调优. ### Thinking - 两年前，我做了一个 Mulit-Agent 的数学建模项目并开源出来，收到了社区的欢迎和很多 star, 感谢大家支持。 - 感谢开源的 latex 模板，我在此基础上转化为 typst 模板 - 此 SKILL 是一个基础模板，你可以基于此构建更适合你自己的 MathModel SKILL - For Agent DEVs : 两年前，我都是自己实现一套 Agent 框架，现在和以后更多的 Agent 产品直接基于 Harness 如 Codex / Claude Code / Pi + SKILLS 来构建 --- --- ## 🚀 后期计划 - [x] 添加并完成 webui、cli - [x] 完善的教程、文档 - [ ] 提供 web 服务 - [ ] 英文支持（美赛） - [ ] 集成 latex 模板 - [ ] 接入视觉模型 - [x] 添加正确文献引用 - [x] 更多测试案例 - [x] docker 部署 - [ ] human in loop ( HIL ): 关键节点暂停等待用户审批，支持 6 种决策动作（confirm/edit/regenerate/ask/skip/abort） - [ ] feedback: 评估器评分 + 反馈注入重跑，先 Writer 后 Coder - [x] codeinterpreter 接入云端 如 e2b 等供应商.. - [ ] 多语言: R 语言, matlab - [ ] 绘图 napki,draw.io,plantuml,svg, mermaid.js - [ ] 添加 benchmark - [ ] web search tool: Tavily API 搜索互联网获取真实数据 - [ ] RAG 知识库: ChromaDB + Rerank 检索建模方法、代码模板、论文写作参考 - [ ] A2A hand off: Fallback 自动切换备用模型 + 有限重试 + Evaluator Shadow Mode - [ ] chat / agent mode ## 视频demo > [!CAUTION] > 项目处于实验探索迭代demo阶段，有许多需要改进优化改进地方，我(项目作者)很忙，有时间会优化更新 > 欢迎贡献 ## 📖 使用教程 提供三种部署方式，请选择最适合你的方案： 1. [docker(最简单)](#-方案一docker-部署推荐最简单) 2. [本地部署](#-方案二-本地部署) 3. [脚本本地部署(社区)](#-方案三自动脚本部署来自社区) 下载项目 ```bash git clone https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git # 克隆项目 ``` > 如果你想运行 命令行版本 cli 切换到 [master](https://github.com/jihe520/MathModelAgent/tree/master) 分支,部署更简单，但未来不会更新 ### 🐳 方案一：Docker 部署（推荐：安全简单） > 确保电脑安装了 docker 环境 1. 启动服务 在项目文件夹下运行: ```bash docker-compose up ``` 2. 访问 现在你可以访问： - 前端界面：http://localhost:5173 - 后端API：http://localhost:8000 3. 配置 侧边栏 -> 头像 -> API Key ### 💻 方案二: 本地部署（推荐项目开发者部署） > 确保电脑中安装好 Python, Nodejs, **Redis** 环境 #### step1:安装依赖 1. 下载Redis(记得设置环境变量redis_path) - windows 下载地址： - linux or mac 下载地址： 2. 安装后端依赖 ```bash # ============ 安装依赖 ============ # 1. 切换到 backend 目录 cd backend # 2. 安装 uv 包管理器（推荐） pip install uv # 3. 同步项目依赖 uv sync ``` ```bash # ============ MacOS / Linux 安装命令 ============ # 1. 设置环境变量 export ENV=DEV export REDIS_URL=redis://localhost:6379/0 ``` ```powershell # ============ Windows PowerShell 安装命令 ============ # 1. 设置环境变量 $env:ENV="DEV" $env:REDIS_URL="redis://localhost:6379/0" # 2. 设置 PowerShell 执行策略策略为 RemoteSigned Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser # 3. 创建虚拟环境 python -m venv venv ``` 3.安装前端依赖 ```bash cd frontend # 切换到 frontend 目录下 npm install -g pnpm pnpm i ``` #### step2:启动项目 **windows用户直接双击运行项目中的win_start.bat 即可启动项目** 1.启动 Redis ```bash redis-server ``` 2.启动后端 ```bash # ============ MacOS / Linux 安装命令 ============ # 1. 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate # 2. 启动后端服务（激活后可直接使用 uvicorn 命令） uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws-ping-interval 60 --ws-ping-timeout 120 --reload ``` ```bash # ============ Windows PowerShell 安装命令 ============ # 1. 切换到 backend 目录 cd .\backend\ # 2. 激活虚拟环境 .\venv\Scripts\Activate.ps1 # 3. 启动后端服务 uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws-ping-interval 60 --ws-ping-timeout 120 --reload ``` 3.启动前端 ```bash cd .\frontend\ pnpm run dev ``` 修改 backend/.env.dev 的环境变量 **REDIS_URL** 配置API Key 1. 使用 WebUI  侧边栏 -> 头像 -> API Key 2. 修改 backend/.env.dev 文件  先将.env.example文件 改为.env.dev  然后在.env.dev中 修改各 Agent API 配置 ### 🚀 方案三：自动脚本部署（来自社区） 有没有自动部署的脚本 ？ [mmaAutoSetupRun](https://github.com/Fitia-UCAS/mmaAutoSetupRun) [教程](./docs/md/tutorial.md) 运行的结果和产生在`backend/project/work_dir/xxx/*`目录下 - notebook.ipynb: 保存运行过程中产生的代码 - res.md: 保存最后运行产生的结果为 markdown 格式 需要自定义自定义提示词模板 template ？ Prompt Inject : [prompt](./backend/app/config/md_template.toml) 网络状况太差难以配置Docker等设置？ 网络不畅时的配置过程示例：[网络环境极差时的MathModelAgent配置过程](docs/md/网络环境极差时的MathModelAgent配置过程.md) ## ⚙️ 新功能配置 MathModelAgent 支持以下可选功能，默认已关闭，开启后未配置外部依赖时自动降级跳过。详见 [升级说明](./升级说明.md)。 | 功能 | 配置开关 | 说明 | |------|----------|------| | Web Search | `SEARCH_ENABLED` + `TAVILY_API_KEY` | Agent 自主联网搜索真实数据（Tavily API） | | RAG 知识库 | `RAG_ENABLED` | 从本地知识库检索建模方法和代码模板（ChromaDB + Rerank） | | HIL 人机协作 | `HIL_ENABLED` | 关键节点暂停等待用户审批，支持 6 种决策动作 | | Fallback Hand Off | `FALLBACK_*` 系列 | 主模型故障自动切换备用模型 | | Evaluator + Feedback | `EVALUATOR_*` 系列 | 输出质量评估 + 反馈重跑 | 快速启用 Web Search：注册 [Tavily](https://tavily.com) 获取 API Key，在 `backend/.env.dev` 中设置 `TAVILY_API_KEY=tvly-xxx`。 ## 🤝 贡献和开发 [DeepWiki](https://deepwiki.com/jihe520/MathModelAgent) | [Zread](https://zread.ai/jihe520/MathModelAgent) > [!TIP] > 如果你有跑出来好的案例可以提交 PR 在该仓库下: > [MathModelAgent-Example](https://github.com/jihe520/MathModelAgent-Example) - 项目处于**开发实验阶段**（我有时间就会更新），变更较多，还存在许多 Bug，我正着手修复。 - 希望大家一起参与，让这个项目变得更好 - 非常欢迎使用和提交 **PRs** 和 issues - 需求参考 后期计划 clone 项目后，下载 **Todo Tree** 插件，可以查看代码中所有具体位置的 todo `.cursor/*` 有项目整体架构、rules、mcp 可以方便开发使用 ## 📄 版权License 个人免费使用，请勿商业用途，商业用途联系我（作者） [License](./docs/md/License.md) ## 🙏 Reference Thanks to the following projects: - [OpenCodeInterpreter](https://github.com/OpenCodeInterpreter/OpenCodeInterpreter/tree/main) - [TaskWeaver](https://github.com/microsoft/TaskWeaver) - [Code-Interpreter](https://github.com/MrGreyfun/Local-Code-Interpreter/tree/main) - [Latex](https://github.com/Veni222987/MathModelingLatexTemplate/tree/main) - [Agent Laboratory](https://github.com/SamuelSchmidgall/AgentLaboratory) - [ai-manus](https://github.com/Simpleyyt/ai-manus) ## 其他 ### 💖 Sponsor [☕️ 给作者买一杯咖啡](./docs/md/sponser.md) https://linux.do/ #### 企业

[302.AI](https://share.302.ai/UoTruU) 是一个按用量付费的企业级AI资源平台，提供市场上最新、最全面的AI模型和API，以及多种开箱即用的在线AI应用 #### 用户 [danmo-tyc](https://github.com/danmo-tyc) ### 👥 GROUP 有问题可以进群问 点击链接加入腾讯频道【MathModelAgent】：https://pd.qq.com/s/7rfbai3au 点击链接加入群聊 779159301【MathModelAgent】：https://qm.qq.com/q/Fw2cCJPoki [Discord](https://discord.gg/3Jmpqg5J) > [!CAUTION] > 免责声明: 注意，AI 生成仅供参考，目前水平直接参加国赛获奖是不可能的，但我相信 AI 和 该项目未来的成长。