jihe520/mathmodelagent

🤖 MathModelAgent 📐

专为数学建模设计的 Agent
自动完成数学建模，生成一份完整的可以直接提交的论文。

简体中文 | English

⬇️ 下载最新桌面版（推荐）

🎨 姊妹项目：sci-box —— 科研图表 & 流程图 SKILL 合集

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🖥️ 桌面版（推荐使用方式）

不想折腾环境？直接下载桌面版，开箱即用。

👉 前往 Releases 下载最新版本

桌面版已内置 Claude Code 与全套 MathModelAgent SKILLS，无需安装 Python / Node.js / Redis，也无需手动配置 SKILL，装好填一个模型 API Key 即可开始建模。

macOS 安装包已 Developer ID 签名并通过 Apple 公证。

[!TIP] 不确定自己的 Mac 是哪种芯片？点击左上角 → 关于本机，看「芯片」一栏：显示 Apple M 系列选 arm64，显示 Intel 选 x64。

[!WARNING] Windows 安装包当前未签名，首次安装或运行时可能出现 Microsoft Defender SmartScreen 提示，请选择「更多信息」→「仍要运行」，并务必从官方 Releases 页面 下载。

安装后应用会自动检查更新（macOS 支持自动更新，Windows 待代码签名证书配置完成后启用）。

如果你是开发者，想自行部署或参与贡献，请继续阅读下方的 SKILLS 与 使用教程。

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🌟 愿景：

3 天的比赛时间变为 1 小时 自动完整一份可以获奖级别的建模论文

✨ 功能特性

• 🔍 自动分析问题，数学建模，编写代码，纠正错误，撰写论文
• 💻 Code Interpreter
  • local Interpreter: 基于 jupyter , 代码保存为 notebook 方便再编辑
  • 云端 code interpreter: E2B 和 daytona
• 📝 生成一份编排好格式的论文
• 🤝 multi-agents: 建模手，代码手，论文手等
• 🔄 multi-llms: 每个 agent 设置不同的、合适的模型
• 🤖 支持所有模型: litellm
• 💰 成本低：workflow agentless，不依赖 agent 框架
• 🧩 自定义模板：prompt inject 为每个 subtask 单独设置需求
• 🌐 Web Search: Agent 自主搜索互联网获取真实数据（Tavily API）
• 📚 RAG 知识库: 从本地知识库检索建模方法、代码模板、论文写作参考（ChromaDB + Rerank）
• 🤝 HIL 人机协作: 关键节点暂停等待用户审批，支持 6 种决策动作（confirm / edit / regenerate / ask / skip / abort）
• 🛡️ 四层容错: 有限重试 → Fallback Hand Off → Evaluator Shadow Mode → Feedback Rerun

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我在平台中托管了一个在线版本，方便使用，欢迎体验：

https://mathmodel.top/home

SKILLS

项目蒸馏成完全由 SKILLS 驱动 不再做 Harness 层

Intro

MathModelAgent SKILL —— 直接在 Harness 中驱动的数学建模自动化方案.

💰 开源免费，接入任意模型 完全开源免费，可接入任何模型。

🧠 端到端自动化 从问题分析、建模、编码、绘图到论文排版和验收，一条 /1start-mathmodel 命令全自动完成，中间阶段自动串联，无需人工干预。

📄 17 套 Typst 论文模板 内置中英文主流赛事模板（国赛、华数杯、华为杯、MCM/ICM 等），自动匹配赛事类型，生成排版精良、可直接提交的 PDF 论文。

📐 内置建模知识库 包含完整的建模规范、模型选择决策树（AHP、TOPSIS、ARIMA、GA 等）、常见易错模式和 MCM/ICM 评分标准，每个阶段自动参考，降低模型幻觉。

✅ 9 步自动验收 文本泄漏检测 → 数值一致性校验 → Typst 编译 → PDF 可视化检查，确保论文零低级错误。

🔧 可组合、可扩展 每个阶段是独立 Skill，可单独调用（如只跑分析、只写论文）；模板和知识库可自由扩展；支持 Typst 生态排版。

Skills 一览

工作流 Skills 按 1–6 阶段串联，也可以按需单独调用。