MathModelAgent 完整功能清单多Agent协作、多LLM、代码解释器等12项核心能力详解【免费下载链接】MathModelAgent专为数学建模设计的 Agent skills ,自动完成数学建模生成一份完整的可以直接提交的论文。 An Agent Designed for Mathematical Modeling ,Automatically complete mathmodel and generate a complete paper ready for submission.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MathModelAgentMathModelAgent是专为数学建模设计的开源 AI Agent上传一道竞赛题它就能自动完成问题分析 → 数学建模 → 代码求解 → 图表生成 → 论文撰写的全流程最终产出一份排版精良、可直接提交的建模论文。下面用一份完整清单带你快速看懂它的12 项核心能力。 12 项核心能力速览#能力一句话说明相关源码/资料1多 Agent 协作协调者、建模手、代码手、论文手分工流水backend/app/core/agents/2多 LLM 混用每个 Agent 单独配置模型backend/app/core/llm/llm_factory.py3代码解释器本地 Jupyter 云端 E2B 双沙盒backend/app/tools/interpreter_factory.py4工作流编排求解/写作两阶段自动串联backend/app/core/workflow.py5自动纠错重试代码报错自动反思重跑backend/app/core/agents/coder_agent.py6提示词模板定制每个子任务单独注入需求backend/app/config/md_template.toml717 套论文模板国赛/华数杯/华为杯/MCM 等 TypstLaTeXskills/5writing/templates/8真实文献引用OpenAlex 学术检索拒绝编造文献backend/app/tools/openalex_scholar.py9Web 联网搜索Tavily API 获取真实数据backend/app/config/setting.py10RAG 知识库ChromaDB Rerank 检索建模方法backend/app/config/setting.py11HIL 人机协作关键节点暂停审批6 种决策动作backend/app/config/setting.py12四层容错 记忆压缩低成本稳定跑完全程backend/app/core/agents/agent.py 能力1多 Agent 协作——给 AI 组一支建模队伍MathModelAgent 的核心设计是虚拟建模团队不做单体大模型硬扛而是把比赛工作拆给 4 个各司其职的专职 Agent——CoordinatorAgent协调者识别用户意图判断是否为建模问题并把整道题拆解成结构化子问题ModelerAgent建模手针对每个子问题设计模型与求解方案CoderAgent代码手生成 Python 代码、在沙盒中执行、产出数据与图表WriterAgent论文手把求解过程和结果写成规范的论文章节。四者的定义分别在 coordinator_agent.py、modeler_agent.py、coder_agent.py、writer_agent.py由 workflow.py 中的MathModelWorkFlow统一调度。 能力2多 LLM 混用——每个 Agent 配最合适的模型四个 Agent各自独立配置模型互不干扰协调者可以用推理强的模型代码手用编程强的模型论文手用长文本写作稳的模型。配置入口在 config/model_config.toml每个 Agent 都有独立的API_KEY / MODEL / BASE_URL。底层支持 OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic 三种 API 形态见 providers/并基于 litellm 可接入各类模型——好马配好鞍各司其职效果与成本兼得。 能力3代码解释器——本地与云端双沙盒建模离不开跑代码。代码解释器提供两种运行环境由 interpreter_factory.py 根据配置自动选择本地解释器基于 Jupyter 内核执行 Python运行结果保存为 notebook方便赛后二次编辑local_interpreter.py云端解释器配置E2B_API_KEY后自动切换到 E2B 云端沙箱e2b_interpreter.py本地无需装任何 Python 环境。 能力4工作流编排——求解与写作两阶段自动串联整条流水线在 workflow.py 中定义分两大阶段求解阶段对每个子问题依次执行建模规划 → 代码求解 → 章节撰写边解边写写作阶段统一生成摘要、问题重述、结论等全局章节并调用 user_output.py 汇总保存最终结果。同时通过 Redis 发布/订阅redis_manager.py向 WebUI 实时推送进度消息任务支持随时取消中断。️ 能力5自动纠错重试——代码报错不用人盯代码第一次跑通是运气稳定跑通靠机制。代码手内置错误反思循环执行报错后错误信息会反馈给 LLM 进行反思并重写代码受MAX_CHAT_TURNS最大对话轮次与MAX_RETRIES最大反思次数保护防止无限循环详见 coder_agent.py。协调者输出 JSON 解析失败时同样有 3 次自动重试。 能力6自定义模板——提示词注入到每个子任务想给 Agent 定制要求不需要改代码。项目通过Prompt Inject机制为每个子任务单独设置需求提示词模板文件是 config/md_template.toml 与 config/template.md改完即生效非常适合按团队习惯沉淀提示词资产。 能力717 套论文模板——排版精良直接可提交排版是最容易扣分的隐形雷区。项目在 skills/5writing/templates/ 内置17 套 Typst LaTeX 双版本赛事模板覆盖国赛cumcm、华数杯、华为杯、美赛MCM/ICM、电工杯、数媒杯等主流赛事自动匹配赛事类型生成符合参赛格式的 PDF 论文省去手动调格式的熬夜时间。 能力8真实学术文献引用——拒绝AI 编文献论文里出现不存在的参考文献是最扎眼的硬伤。WriterAgent 内置OpenAlex 学术文献检索openalex_scholar.py自动搜索与选题相关的真实论文获取标题、摘要、作者、DOI 与标准引用格式让参考文献篇篇可查。 能力9Web 联网搜索——获取真实世界数据题目背景数据、行业统计数据从哪来开启SEARCH_ENABLED并配置TAVILY_API_KEY后Agent 可自主通过 Tavily API 联网搜索真实数据减少拍脑袋假设配置见 setting.py。️ 能力10RAG 知识库——建模方法随取随用开启RAG_ENABLED后项目从本地知识库ChromaDB Rerank默认BAAI/bge-m3向量模型中检索建模方法、代码模板和论文写作参考为各阶段 Agent 提供有据可依的知识支撑进一步降低模型幻觉。 能力11HIL 人机协作——关键节点等你拍板全自动化不等于失控。HILHuman-In-Loop默认开启可在problem_split拆题、model_selection模型选择、code_review代码审查、paper_review论文审查等检查点暂停等待审批支持 confirm / edit / regenerate / ask / skip / abort6 种决策动作审批超时时间由HIL_TIMEOUT控制见 setting.py——想全自动就跳过想关键处把关就开启。️ 能力12四层容错 记忆压缩——跑得稳花得少四层容错有限重试 → Fallback Hand Off主模型故障切换备用模型→ Evaluator Shadow Mode评估器影子模式→ Feedback Rerun反馈重跑层层兜底记忆压缩每个 Agent 的对话历史在接近上下文窗口 75% 时自动用 LLM 总结压缩长任务不失忆、不超限agent.py成本控制整体采用 workflow agentless 设计不依赖重型 Agent 框架Token 消耗更省。 快速上手推荐直接下载桌面版内置 Claude Code 与全套 SKILLS装好填一个 API Key 即可开始建模开发者docker-compose up一键部署docker-compose.yml前端访问http://localhost:5173侧边栏 → 头像 → API Key 完成模型配置运行结果生成在backend/project/work_dir/xxx/下notebook.ipynb保存全部求解代码res.md保存最终论文 Markdown。完整教程见 docs/md/tutorial.md网络环境较差时可参考 网络环境极差时的MathModelAgent配置过程.md。✅ 小结MathModelAgent 把3 天的建模比赛压缩成1 小时的 AI 流水线多 Agent 协作负责分工、多 LLM 混用负责效果、代码解释器负责落地、17 套模板负责颜值、容错与记忆压缩负责稳定。以上 12 项核心能力开箱即用开源免费可接入任意模型——这正是它让新手也能产出完整建模论文的关键所在。【免费下载链接】MathModelAgent专为数学建模设计的 Agent skills ,自动完成数学建模生成一份完整的可以直接提交的论文。 An Agent Designed for Mathematical Modeling ,Automatically complete mathmodel and generate a complete paper ready for submission.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MathModelAgent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考