专为数学建模设计的智能代理工具，可自动完成问题分析、数学建模、代码编写、错误修正和论文撰写，生成可直接提交的完整建模论文。
一分钟了解#
MathModelAgent 是一个专门为数学建模比赛设计的智能代理工具，它能将原本需要3天完成的建模工作缩短至1小时内完成。该工具采用多智能体架构，包含建模手、代码手和论文手等角色，每个角色可配置不同的语言模型，最终生成格式规范的完整论文。
核心价值：大幅提升数学建模效率，将3天工作量压缩至1小时，并输出可直接提交的完整论文。
快速上手#
安装难度：中 - 需要配置Python、Node.js、Redis环境，但提供Docker简化部署
# 克隆项目
git clone https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git
# Docker部署(推荐)
# 启动Docker容器后访问前端界面：http://localhost:5173
# 后端API地址：http://localhost:8000
# 本地部署
cd backend
pip install uv
uv sync
source .venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
cd frontend
pnpm install
pnpm run dev
适合我的场景吗？
- ✅ 数学建模比赛准备：快速生成完整的建模论文
- ✅ 建模流程自动化：从问题分析到论文撰写的全流程自动化
- ❌ 需要完全原创的高质量学术论文：当前生成内容仅供参考
- ❌ 商业用途：个人免费使用，商业用途需联系作者
核心能力#
1. 智能建模全流程#
- 自动分析数学建模问题，进行数学建模分析，编写代码，纠正错误，撰写完整论文 实际价值：将原本需要3天的人工建模流程缩短至1小时完成
2. 多代理协作系统#
- 包含建模手、代码手、论文手等不同角色的智能体，每个角色可配置最适合的语言模型 实际价值：专业化分工提高建模质量，同时支持多种语言模型优化成本
3. 代码解释器功能#
- 支持本地Jupyter解释器，代码保存为notebook格式便于后续编辑
- 支持云端代码解释器服务如E2B和daytona 实际价值：灵活的代码执行环境，适应不同使用场景和配置要求
4. 多语言模型支持#
- 通过litellm支持所有主流语言模型，可针对不同任务配置最适合的模型 实际价值：无需绑定特定模型，可根据需求和成本灵活选择模型
技术栈与集成#
开发语言：Python (后端), JavaScript/Node.js (前端) 主要依赖：FastAPI, uvicorn, Redis, Jupyter, litellm, pnpm 集成方式：API/Web界面/CLI
生态与扩展#
- 插件/扩展：支持prompt注入技术，可为每个子任务单独设置需求和模板
- 集成能力：计划中的绘图工具集成(napki, draw.io, plantuml, svg, mermaid.js)，Web搜索工具，RAG知识库
维护状态#
- 开发活跃度：项目处于实验探索迭代阶段，作者会根据时间情况更新维护
- 最近更新：有最新发布版本，持续添加新功能和优化现有功能
- 社区响应：积极欢迎社区贡献，鼓励提交PRs和issues，有QQ群和Discord社区支持
商用与许可#
许可证：自定义许可证
- ✅ 商用：需要联系作者获得商业使用许可
- ✅ 修改：允许修改，但商业用途需授权
- ⚠️ 限制：个人免费使用，禁止商业用途
文档与学习资源#
- 文档质量：基础 - 提供安装和使用指南，但项目处于实验阶段，文档仍在完善中
- 官方文档：项目README中的部署教程
- 示例代码：提供demo视频和notebook示例，运行结果保存在backend/project/work_dir/xxx/*目录下