数学建模从此「躺赢」！告别熬夜赶论文，这个开源神器让你轻松搞定建模、代码和论文！

在数学建模比赛的赛场上，时间紧、任务重，问题分析、模型搭建、代码实现、论文撰写，哪个环节不抓狂？

今天在 GitHub 上发现一款能自动完成数学建模全流程的强大 AI 助手：MathModelAgent。

它通过多个AI智能体协作，把复杂任务拆解得井井有条，轻松生成模型、代码和论文。内置本地代码解释器，支持多种大语言模型（LLM），还能通过 WebUI 或命令行操作。

给它一个题目，它就能从问题分析、建立模型、编写代码到生成论文一气呵成，效率高到飞起。

核心功能

• • 全自动建模流程：自动分析问题背景、建立数学模型、编写代码实现、验证结果，最后生成一篇格式规范的论文。
• • 内置代码解释器：内置本地代码解释器，能直接运行和调试生成的代码，实时反馈错误并优化。
• • 多智能体协作：代码 Agent、论文 Agent 分工合作。
• • 支持多种LLM模型：支持多种大语言模型，每个智能体可以单独配置不同模型。
• • 低成本高效益：单次任务成本低至约1元人民币。
• • WebUI与命令行双模式：支持直观的 WebUI 界面，适合新手操作；也提供命令行模式，方便高级用户批量处理任务。

快速使用

以下是超简单的上手指南，十分钟就能跑起来！

确保电脑中安装好 Python, Nodejs, Redis 环境

① 克隆项目

git clone https://github.com/jihe520/MathModelAgent.git # 克隆项目

② 配置模型

复制/fronted/.env.example到/fronted/.env

API_KEY=

# gpt-4.1,deepseek/deepseek-chat
MODEL=

③ 启动后端

cd backend # 切换到 backend 目录下
pip install uv # 推荐使用 uv 管理 python 项目
uv sync # 安装依赖
# 启动后端
# 激活 python 蓄虚拟环境
source .venv/bin/activate # MacOS or Linux
venv\Scripts\activate.bat # Windows
# MacOS or Linux 运行这条命令
ENV=DEV uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws-ping-interval 60 --ws-ping-timeout 120 --reload
# Windows 运行这条命令
set ENV=DEV ; uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws-ping-interval 60 --ws-ping-timeout 120

④ 启动前端

cd frontend # 切换到 frontend 目录下
npm install -g pnpm
pnpm i #确保电脑安装了 pnpm 
pnpm run dev

运行的结果和产生在backend/project/work_dir/xxx/*目录下。

截图展示：

应用场景推荐

• • 数学建模竞赛：一键生成建模思路、可运行代码和格式标准的论文
• • 数据分析任务：适合需要建模+编程+结果文档的项目场景
• • 学术论文撰写：提供初稿或辅助写作思路
• • 建模教学辅助：辅助教学，学生可用它验证自己的建模思路
• • 自动化建模实验平台：适合作为科研平台中的一环用于生成模型对比实验

写在最后

MathModelAgent 就像一个不知疲倦的“建模搭档”，帮你把繁琐的建模流程变成几小时的轻松体验。

从比赛到研究，从数据分析到教学，它几乎能搞定所有数学建模相关的任务。

更夸张的是，它成本低到单次任务约1元，性价比直接拉满！

GitHub 项目地址：https://github.com/jihe520/MathModelAgent