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MathModelAgent：把 3 天的数学建模压进 1 小时的开源 AI Agent

【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

题面和数据文件拖进网页的上传区，等一小时的功夫，一份排版规范、可以直接提交的数学建模 PDF 论文就躺在下载栏里了。这不是演示视频里的理想状态，而是开源项目 MathModelAgent 的日常：它把读题、建模、编码、绘图、写论文这条链路上的脏活累活全部自动化，产出一篇完整的建模论文，外加记录全过程的 notebook 和结果摘要——官方愿景写得很直白，72 小时的赛事压缩到 1 小时。

拖完题面之后，它替你干完哪些活

说白了，它就是一条自动化流水线，由四个 Agent 各领一块，编排在 backend/app/core/workflow.py：

代码手默认在本地 Jupyter 沙盒里执行代码，也能切到 E2B、Daytona 这类云端解释器；所有代码落盘成notebook.ipynb，你想改哪行自己就能改。排版同样不用操心——内置 17 套赛事模板（14 中 + 3 英，覆盖国赛、华为杯、华数杯、MCM/ICM 等），Typst 与 LaTeX 双引擎，模板在 skills/5writing/templates/，按赛事类型自动匹配。还有个顺手的设计：每个 Agent 可以配不同的大模型，配置就写在 backend/app/config/model_config.toml，推理强的给建模手、代码能力强的给代码手，比四个位置糊同一个模型省得多。除了 WebUI 工作流，整套流程还被蒸馏成一组 SKILLS，在 Claude Code 或 Codex 里敲一条/1start-mathmodel就能串起分析、建模、编码、排版、验收全流程，每个阶段还能单独调用——只跑建模、只写论文都行。

三步把服务拉起来，扔一道题进去

不想装 Python、Node.js 和 Redis 的，Docker 是唯一推荐路径：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MathModelAgent docker-compose up

浏览器打开 http://localhost:5173 ，侧边栏点头像进 API Key 页面把密钥填上，就可以提交赛题了。走本地部署的开发者，后端uv sync、前端pnpm i，Windows 上双击win_start.bat也行。任务跑完，notebook.ipynb、图表和res.md结果统一存在backend/project/work_dir/目录下，复查、二次编辑都不用翻聊天记录。第一次用建议直接照抄首页内置的历届数模赛例（2023 华数杯、2025 五一杯都有），全程跟着跑一遍，比看十篇教程都清楚。

挖两个决定论文质量的设计

第一个藏在执行顺序里：每个子问题是"代码手先求解，论文手后动笔"，写哪一章就喂哪一章的真实运行结果，代码手产出的图片清单会直接传给论文手做引用。也就是说，论文里的数字是代码跑出来的，不是大模型"记"出来的——AI 写论文最容易翻车的编造数值，在这套顺序里根本立不住。

第二个藏在验收链里。SKILLS 流水线的最后一关是 9 步自动验收：从占位符残留、内部文件名泄漏、数值一致性校验，到 Typst/LaTeX 编译，再到 PDF 逐页视觉检查。检查逻辑落在 skills/6verity/scripts/writing_check.sh 这类脚本里——"正文出现 TODO""关键数值与结果记录冲突"属于硬错误，直接判 FAIL。说白了，就是把大模型最容易被评委一眼看穿的低级错误，用规则脚本硬性拦掉，验收标准写在规则里而不是靠模型自觉。

生成的论文能直接交吗，边界在哪

能交，但定位是备赛加速器而不是替考器：作者本人在 README 里也坦承，现阶段直接拿去国赛获奖"是不可能的"，模型选得合不合理、假设站不站得住，仍需人工把关。另外许可证限个人免费使用，商业用途需要联系作者。

打开浏览器，把题面和数据拖进上传区，然后该干嘛干嘛去——一小时后回来收论文。

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