MathModelAgent：自动化数学建模与论文生成工具

简介

​​MathModelAgent​​ 是一款专为数学建模设计的AI代理系统，能够自动完成数学建模的全过程——从问题分析、模型构建、代码编写到论文生成。该项目旨在将传统的3天数学建模竞赛缩短到1小时内，并生成可直接提交的获奖级别论文。通过多代理协作架构和强大的代码解释器，MathModelAgent为学生、研究人员和竞赛参与者提供了高效、准确的数学建模解决方案。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/jihe520/MathModelAgent

⚡ ​核心价值​：

自动化建模 · 多代理协作 · 论文生成

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解决的数学建模痛点

​传统数学建模痛点​	​MathModelAgent解决方案​
耗时漫长（3天竞赛）	自动化流程，1小时内完成
多技能要求（建模、编码、写作）	多代理分工协作，各司其职
模型准确性难以保证	自动纠错和优化机制
论文格式和排版复杂	自动生成格式规范的完整论文
代码调试和验证困难	集成Jupyter notebook，方便编辑和调试
团队协作效率低下	自动化流水线，减少人为协调成本

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核心功能架构

1. ​系统架构概览​

2. ​功能矩阵​

​功能模块​	​核心能力​	​技术实现​
问题分析	自动解析数学问题，识别关键要素	NLP技术 + 领域知识库
模型构建	选择和应用合适的数学模型	数学库集成 + 算法选择
代码生成	自动编写Python代码实现模型	代码生成模型 + 模板系统
代码执行	本地执行和验证代码正确性	Jupyter内核 + 沙箱环境
论文撰写	自动生成结构完整的学术论文	模板引擎 + 学术写作规范
多代理协作	建模手、代码手、论文手分工合作	代理协调机制 + 工作流管理
多模型支持	支持多种LLM提供商和本地模型	LiteLLM统一接口
自定义模板	支持用户自定义提示词和输出模板	模板注入系统

3. ​技术特色​

• ​本地代码执行: 基于Jupyter的代码解释器，保证代码可执行性和可复现性

• ​多代理架构: 建模手、代码手、论文手各司其职，专业化处理

• ​模型灵活性: 支持OpenAI、Anthropic、本地模型等多种LLM

• ​成本效益: 无需昂贵Agent框架，工作流轻量高效

• ​输出质量: 生成可直接提交的格式规范论文

• ​可扩展性: 模块化设计，易于添加新功能和模型

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安装与配置

1. ​Docker部署（推荐）​​

# 克隆仓库
git clone https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git
cd MathModelAgent

# 复制环境变量模板
cp backend/.env.dev.example backend/.env.dev
cp frontend/.env.example frontend/.env.development

# 配置API密钥（编辑backend/.env.dev）
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-key
# 其他模型密钥...

# 启动服务
docker-compose up -d

# 访问Web界面
# 前端: http://localhost:3000
# 后端: http://localhost:8000

2. ​本地部署​

# 安装后端依赖
cd backend
pip install uv  # 推荐使用uv
uv sync
source .venv/bin/activate  # 激活虚拟环境

# 启动Redis（必需）
redis-server &

# 启动后端
ENV=DEV uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

# 安装前端依赖
cd ../frontend
npm install -g pnpm
pnpm install

# 启动前端
pnpm run dev

3. ​环境配置详解​

# backend/.env.dev 配置示例
MODEL_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
OPENAI_MODEL=gpt-4-turbo

# 或多个模型备用
ANTHROPIC_API_KEY=your-claude-key
DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-key

# 本地模型配置
LOCAL_MODEL_PATH=/path/to/local/model
LOCAL_MODEL_PORT=8001

# 代码执行配置
JUPYTER_KERNEL=python3
MAX_EXECUTION_TIME=30
SAVE_NOTEBOOK=true

# 论文模板配置
PAPER_TEMPLATE=default
OUTPUT_FORMAT=markdown
LANGUAGE=zh-CN

4. ​模型配置选项​

# 支持的主流模型
models:
  openai:
    - gpt-4-turbo
    - gpt-4
    - gpt-3.5-turbo
  
  anthropic:
    - claude-3-opus
    - claude-3-sonnet
    - claude-3-haiku
  
  deepseek:
    - deepseek-chat
    - deepseek-coder
  
  local:
    - llama-3-70b
    - codellama-34b
    - mistral-7b

# 模型分配策略
model_assignment:
  problem_analysis: claude-3-opus
  model_building: gpt-4-turbo
  code_generation: deepseek-coder
  paper_writing: claude-3-sonnet

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使用指南

1. ​Web界面使用​

# 启动服务后访问 http://localhost:3000
# 输入数学建模问题示例：
"""
某公司生产两种产品A和B，需要经过两道工序。
工序1每小时可处理A产品20件或B产品30件。
工序2每小时可处理A产品15件或B产品25件。
产品A每件利润100元，产品B每件利润150元。
如何安排生产计划使利润最大化？
"""

# 系统将自动：
# 1. 分析问题类型（线性规划）
# 2. 构建数学模型
# 3. 生成Python代码
# 4. 执行代码求解
# 5. 生成完整论文

2. ​API接口调用​

import requests
import json

# 提交建模任务
url = "http://localhost:8000/api/modeling"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {
    "problem": "线性规划生产优化问题",
    "description": "（如上所述的问题描述）",
    "preferences": {
        "model_type": "linear_programming",
        "language": "zh-CN",
        "output_format": "markdown"
    }
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
task_id = response.json()["task_id"]

# 查询任务状态
status_url = f"http://localhost:8000/api/tasks/{task_id}"
status = requests.get(status_url).json()

# 获取结果
if status["status"] == "completed":
    result_url = f"http://localhost:8000/api/results/{task_id}"
    result = requests.get(result_url).json()
    
    print("生成论文:", result["paper"])
    print("代码 notebook:", result["notebook_url"])
    print("执行结果:", result["execution_results"])

3. ​自定义模板使用​

# 自定义论文模板
template = {
    "name": "custom-template",
    "sections": [
        {
            "name": "摘要",
            "content": "本文研究{problem_type}问题，采用{model_type}方法求解。",
            "required": true
        },
        {
            "name": "问题重述",
            "content": "{problem_description}",
            "required": true
        },
        {
            "name": "模型构建",
            "content": "我们建立以下数学模型：\n{model_formulation}",
            "required": true
        },
        {
            "name": "求解结果",
            "content": "求解得到最优解：\n{solution_results}",
            "required": true
        }
    ]
}

# 使用自定义模板
data = {
    "problem": "你的问题",
    "template": "custom-template",
    "custom_variables": {
        "problem_type": "线性规划",
        "model_type": "单纯形法"
    }
}

4. ​高级配置选项​

# 高级配置示例
advanced_config = {
    "timeout": 3600,  # 任务超时时间（秒）
    "max_retries": 3,  # 最大重试次数
    "code_execution": {
        "kernel": "python3",
        "timeout": 300,
        "memory_limit": "2GB",
        "save_notebook": true
    },
    "model_selection": {
        "problem_analysis": "claude-3-opus",
        "model_building": "gpt-4-turbo", 
        "code_generation": "deepseek-coder",
        "paper_writing": "claude-3-sonnet",
        "fallback": "gpt-3.5-turbo"
    },
    "output": {
        "format": "markdown",
        "include_code": true,
        "include_results": true,
        "save_path": "./results"
    }
}

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应用场景实例

案例1：数学建模竞赛（国赛/美赛）

​场景​：大学生参加数学建模竞赛，需要在72小时内完成建模和论文

​解决方案​：

# 配置竞赛专用模板
competition_config = {
    "problem_type": "2024国赛A题",
    "time_limit": "72小时",
    "output_format": "latex",  # 支持LaTeX格式
    "sections": [
        "摘要", "问题重述", "模型假设", "符号说明",
        "模型建立", "模型求解", "结果分析", "参考文献"
    ],
    "formatting": {
        "font": "宋体",
        "font_size": "12pt",
        "line_spacing": "1.5",
        "citation_style": "gb7714-2015"
    }
}

# 自动处理流程
processing_steps = [
    {"agent": "problem_analyzer", "task": "分析问题类型和关键点"},
    {"agent": "model_builder", "task": "构建数学模型和公式"},
    {"agent": "coder", "task": "编写求解代码和可视化"},
    {"agent": "solver", "task": "执行代码并验证结果"},
    {"agent": "paper_writer", "task": "生成完整论文"},
    {"agent": "formatter", "task": "格式检查和优化"}
]

# 生成结果
results = {
    "paper": "完整论文.docx",
    "code": "solution.ipynb",
    "data": "results.csv",
    "figures": ["chart1.png", "chart2.png"]
}

​成效​：

• 完成时间 ​从72小时→3小时​

• 论文质量 ​达到获奖水平​

• 代码正确率 ​95%+​​

案例2：科研模型开发

​场景​：研究人员需要快速原型开发和论文撰写

​工作流​：

# 科研专用配置
research_config = {
    "domain": "机器学习",
    "problem": "时间序列预测",
    "requirements": {
        "model_complexity": "high",
        "explainability": "required",
        "experimentation": "extensive",
        "citation_required": true
    },
    "output": {
        "format": "latex",
        "include_appendices": true,
        "include_code_attachment": true,
        "generate_presentation": true
    }
}

# 自动化研究流程
research_steps = [
    {"stage": "literature_review", "agent": "research_analyzer"},
    {"stage": "methodology_design", "agent": "model_designer"},
    {"stage": "experimentation", "agent": "coder_executor"},
    {"stage": "result_analysis", "agent": "data_analyst"},
    {"stage": "paper_writing", "agent": "academic_writer"},
    {"stage": "formatting", "agent": "latex_formatter"}
]

# 集成文献数据库
literature_integration = {
    "sources": ["arxiv", "ieee", "springer", "acm"],
    "keywords": ["time series", "forecasting", "machine learning"],
    "years": "2018-2024",
    "min_citations": 10
}

​价值​：

• 研究效率 ​提升5倍​

• 方法准确性 ​提高​

• 论文质量 ​符合学术标准​

案例3：教育教学应用

​场景​：数学教师需要创建建模案例和学生作业

​教育模板​：

# 教育教学配置
education_config = {
    "audience": "undergraduate",
    "difficulty": "intermediate",
    "learning_objectives": [
        "理解线性规划原理",
        "掌握Python求解方法",
        "学会结果分析和可视化"
    ],
    "scaffolding": {
        "hints_available": true,
        "step_by_step_guidance": true,
        "solution_explanation": true
    },
    "assessment": {
        "auto_grading": true,
        "rubric": {
            "model_accuracy": 40,
            "code_correctness": 30,
            "explanation_quality": 30
        }
    }
}

# 生成教学材料
teaching_materials = [
    {
        "type": "problem_statement",
        "content": "实际问题描述和背景"
    },
    {
        "type": "guided_instructions", 
        "content": "分步骤指导文档"
    },
    {
        "type": "solution_notebook",
        "content": "完整解答代码"
    },
    {
        "type": "sample_paper",
        "content": "范例论文"
    },
    {
        "type": "assessment_questions",
        "content": "测试和理解检查"
    }
]

​效益​：

• 备课时间 ​减少80%​​

• 教学一致性 ​保证​

• 学生学习效果 ​提升​

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高级功能与定制

1. ​多语言支持​

# 多语言配置
language_support = {
    "languages": ["zh-CN", "en-US", "ja-JP", "ko-KR"],
    "default_language": "zh-CN",
    "auto_translation": true,
    "language_specific_templates": {
        "zh-CN": {
            "template": "chinese_template",
            "font": "宋体",
            "citation_style": "gb7714-2015"
        },
        "en-US": {
            "template": "english_template",
            "font": "Times New Roman",
            "citation_style": "apa-7"
        }
    }
}

# 国际竞赛支持
competition_support = {
    "mcm": {
        "name": "美国大学生数学建模竞赛",
        "language": "en-US",
        "template": "mcm_template",
        "requirements": "美赛特定要求"
    },
    "cumcm": {
        "name": "全国大学生数学建模竞赛", 
        "language": "zh-CN",
        "template": "cumcm_template",
        "requirements": "国赛特定要求"
    }
}

2. ​可视化增强​

# 高级可视化配置
visualization_config = {
    "chart_types": [
        "line_chart", "bar_chart", "scatter_plot",
        "histogram", "pie_chart", "heatmap"
    ],
    "libraries": ["matplotlib", "seaborn", "plotly"],
    "interactive": true,
    "export_formats": ["png", "svg", "pdf", "html"],
    "style": {
        "theme": "ggplot",
        "color_palette": "Set2",
        "font_size": 12,
        "dpi": 300
    }
}

# 自动图表生成
auto_charts = {
    "descriptive_stats": {
        "histogram": "数据分布直方图",
        "box_plot": "数据离群值检测"
    },
    "correlation_analysis": {
        "scatter_matrix": "变量相关性分析",
        "heatmap": "相关系数热力图"
    },
    "model_results": {
        "residual_plot": "模型残差分析",
        "prediction_vs_actual": "预测效果可视化"
    }
}

3. ​性能优化​

# 性能优化配置
performance_config = {
    "caching": {
        "model_caching": true,
        "result_caching": true,
        "cache_ttl": 3600
    },
    "parallel_processing": {
        "enabled": true,
        "max_workers": 4,
        "timeout": 300
    },
    "resource_management": {
        "memory_limit": "4GB",
        "cpu_cores": 4,
        "gpu_acceleration": false
    },
    "optimization": {
        "model_optimization": true,
        "code_optimization": true,
        "memory_optimization": true
    }
}

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生态系统集成

1. ​学术数据库集成​

# 文献管理集成
literature_integration = {
    "databases": [
        {
            "name": "arXiv",
            "api_endpoint": "https://export.arxiv.org/api/query",
            "fields": ["math", "cs", "stat"],
            "search_params": {
                "max_results": 10,
                "sort_by": "relevance",
                "sort_order": "descending"
            }
        },
        {
            "name": "IEEE Xplore",
            "api_endpoint": "https://ieeexploreapi.ieee.org/api/v1/search/articles",
            "requires_key": true,
            "fields": ["machine_learning", "optimization"]
        }
    ],
    "citation_management": {
        "auto_citation": true,
        "citation_format": "bibtex",
        "reference_list": true
    }
}

2. ​教育平台集成​

# LMS集成配置
lms_integration = {
    "platforms": [
        {
            "name": "Moodle",
            "api_version": "3.0",
            "integration_method": "LTI",
            "features": ["assignment_submission", "grade_sync"]
        },
        {
            "name": "Canvas",
            "api_version": "1.0",
            "integration_method": "REST API",
            "features": ["course_content", "student_management"]
        }
    ],
    "assignment_workflow": {
        "auto_create_assignments": true,
        "auto_grade_submissions": true,
        "provide_feedback": true
    }
}

3. ​开发工具集成​

# 开发环境集成
ide_integration = {
    "jupyter": {
        "notebook_export": true,
        "kernel_support": true,
        "widget_support": true
    },
    "vscode": {
        "extension": true,
        "debugging": true,
        "live_preview": true
    },
    "pyCharm": {
        "professional_support": true,
        "scientific_mode": true
    }
}

# 版本控制集成
version_control = {
    "git_integration": {
        "auto_commit": true,
        "branch_management": true,
        "change_tracking": true
    },
    "model_versioning": {
        "version_models": true,
        "track_changes": true,
        "revert_capability": true
    }
}

---

🚀 ​GitHub地址​：

https://github.com/jihe520/MathModelAgent

📊 ​性能数据​：

建模时间减少95% · 论文生成准确率90%+ · 支持多竞赛格式

​MathModelAgent正在重新定义数学建模——通过AI自动化整个建模流程，它让数学建模变得高效、准确和可访问。正如用户反馈：

"从三天三夜的奋战到一小时的自动化处理，MathModelAgent彻底改变了我们的竞赛体验"

该工具已被大学生、研究人员、教育工作者广泛采用，在各类数学建模竞赛中发挥重要作用，成为数学教育和技术创新的重要工具。