MathModelAgent

一键自动完成数学建模,直接生成可提交的竞赛论文。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 456 🐛 待处理 44 👀 关注 26
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 6303
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

MathModelAgent 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队jihe520
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言TeX
技术栈/模型agent,llm,mathmodel,skills
GitHub 星标★ 6303
上线时间2025-01-30 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积99.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

MathModelAgent 是一个专为数学建模竞赛设计的开源智能体项目,旨在自动化完成从问题分析、模型构建到论文生成的全流程。它解决了数学建模过程中耗时长、流程繁琐、论文撰写困难等痛点,通过内置的 Agent 框架和可复用的 skills 模块,自动执行数据探索、模型选择与求解、结果分析,并最终生成一份结构完整、可直接提交的竞赛论文。项目基于 Python 实现,支持多种数学建模常见问题类型,如优化、预测、评价等,并提供了灵活的配置和扩展接口,允许用户自定义模型和论文模板。其核心能力包括自动化建模流程编排、智能体对话式交互、论文自动排版与内容生成,以及丰富的数学工具集成,显著提升建模效率和参赛体验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6303

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • 桌面版:无需安装 Python / Node.js / Redis,只需准备一个模型 API Key
  • Docker 部署:电脑已安装 Docker 环境
  • 本地部署:已安装 Python、Node.js 与 Redis(并设置环境变量 redis_path)
  • SKILLS / CLI 方式:已安装 Node.js(npx)以及 Claude Code 或 Codex

安装与启动步骤

  1. 1下载桌面版安装包

    不想折腾环境就选桌面版:从官方 Releases 页面按系统下载,macOS M 系列选 arm64、Intel 选 x64,Windows 选 x64.exe。

  2. 2安装并填 API Key

    安装包已内置 Claude Code 与全套 SKILLS,无需手动配置 SKILL,装好后填入一个模型 API Key 即可开始建模。

  3. 3克隆项目源码

    使用 Docker 或本地部署前,先把仓库克隆到本地并进入项目目录。

    git clone https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git
  4. 4Docker 一键启动

    确认本机已装 Docker,在项目文件夹下执行即可同时拉起前后端服务。

    cd MathModelAgent
    docker-compose up
  5. 5访问界面配 Key

    浏览器打开前端 http://localhost:5173,后端 API 为 http://localhost:8000,再到侧边栏 -> 头像 -> API Key 填入密钥。

  6. 6启动 Redis 与后端

    本地部署先启动 Redis,再用 uvicorn 启动后端;Windows 用户也可直接双击项目中的 win_start.bat。

    redis-server
    uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws-ping-interval 60 --ws-ping-timeout 120 --reload
  7. 7启动前端界面

    进入 frontend 目录用 pnpm 启动前端,并把 backend/.env.dev 里的 REDIS_URL 改成你的 Redis 地址。

    cd ./frontend/
    pnpm run dev
  8. 8安装 SKILL 走 CLI

    开发者可安装 SKILL 后在 Claude Code 或 Codex 中调用 /1start-mathmodel 开始建模,/doctor 可检查环境。

    npx skills add jihe520/MathModelAgent --all

关键配置

配置项必填说明示例
REDIS_URL是本地部署时 Redis 连接地址,需在 backend/.env.dev 中修改redis://localhost:6379/0
SEARCH_ENABLED否开启后 Agent 可自主联网搜索真实数据,默认关闭true
TAVILY_API_KEY否配合 Web Search 使用,到 Tavily 注册获取tvly-xxx
RAG_ENABLED否开启后从本地知识库检索建模方法和代码模板true
HIL_ENABLED否开启后在关键节点暂停等待用户审批true

如何确认成功

浏览器能打开 http://localhost:5173 的前端界面、http://localhost:8000 的后端可访问,即表示启动成功。

常见问题

Q:Windows 安装时弹出 SmartScreen 警告怎么办?

A:Windows 安装包当前未签名,点「更多信息」→「仍要运行」即可,但务必从官方 Releases 页面下载,避免第三方来源。

Q:我的 Mac 该下载哪个安装包?

A:点击左上角 → 关于本机,看「芯片」一栏:显示 Apple M 系列就下 arm64 版本,显示 Intel 就下 x64 版本。

Q:不想配置 Python、Redis 等环境怎么办?

A:直接用桌面版,它已内置 Claude Code 与全套 MathModelAgent SKILLS,无需安装 Python / Node.js / Redis,也无需手动配置 SKILL。

Q:运行产生的结果保存在哪里?

A:保存在 backend/project/work_dir/xxx/ 目录下:notebook.ipynb 是运行过程中的代码,res.md 是最终结果的 markdown。

Q:想自定义提示词模板怎么改?

A:编辑 backend/app/config/md_template.toml 文件即可修改提示词模板(Prompt Inject)。

注意事项

  • 桌面版是官方推荐方式:macOS 安装包已签名并通过 Apple 公证,支持自动更新。
  • 本地部署必须先装好 Redis;Windows 用户可直接双击项目里的 win_start.bat 启动。
  • 先把 backend/.env.example 改名为 backend/.env.dev,再在 .env.dev 里配置各 Agent 的 API 配置。
  • Web Search、RAG、HIL 等新功能默认关闭,未配置外部依赖时会自动降级跳过。

核心亮点

  • 真正端到端自动化:从读题到生成论文全流程无需人工干预,节省大量时间。
  • 内置丰富建模 skills:覆盖优化、预测、评价等常见题型,开箱即用。
  • 论文质量高:自动生成结构完整、排版规范的 LaTeX 论文,可直接提交。

不足之处

  • 对复杂、非标准问题的适应能力有限,可能需人工调整。
  • 依赖外部数学工具和 API,环境配置有一定门槛。
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 数学建模竞赛赛前快速演练与模拟
  • 高校数学建模课程作业自动生成
  • 科研中快速原型建模与报告初稿生成

替代项目

AutoGen、LangChain、MathGPT

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