数学建模全流程智能助手：MathModelAgent

在数学建模竞赛、科研论文撰写或数据分析报告制作中，构建完整、规范的模型和文稿通常需要耗费大量时间与精力。MathModelAgent 为用户提供了一个智能化的全流程解决方案，从问题分析、模型建立、代码实现到论文生成都可自动完成。通过本地部署或 Docker 快速启动，用户只需投入少量时间，即可获得一份可直接提交的建模论文或研究报告，大幅提升工作效率与输出质量。

MathModelAgent 是什么？

MathModelAgent 是一款专为数学建模设计的智能助手，集建模、计算、代码执行与论文生成于一体。其核心优势在于自动化覆盖建模全链路，并生成排版规范、文献引用准确的完整论文。开源且支持本地或 Docker 部署，使用户能够在可控环境中完成快速建模任务，适合竞赛选手、科研人员及教育工作者使用。

网站链接：https://www.mathmodel.top

核心功能

MathModelAgent 为数学建模提供高效、系统化支持，尤其适合希望在短时间内完成高质量建模工作的用户。

一体化流程——自动分析赛题，建立数学模型，执行代码并生成论文。
多智能体协作——“建模手”负责方法设计，“代码手”处理实现与调试，“论文手”完成结构化写作与排版。
代码执行环境——支持本地 Jupyter Notebook 和云端 Code Interpreter，便于复现与二次编辑。
模板与扩展——提供 LaTeX 论文模板、Prompt 子任务模板以及图形/流程图工具（napki、draw.io、PlantUML、SVG、Mermaid.js）。
高效输出——生成完整论文，自动排版，支持图表绘制和文献引用。
可控成本——轻量化、agentless 工作流降低系统调用和维护成本。
多模型兼容——通过 litellm 支持多种 LLM 模型，可为不同智能体配置最适合的模型。

使用场景

MathModelAgent 适用于竞赛、科研和教学等多种场景，帮助用户快速完成建模任务与文稿输出。

人群/角色	场景描述	推荐指数
数学建模竞赛选手	快速分析赛题并生成可提交论文	★★★★★
研究人员	构建模型并完成科研论文初稿	★★★★☆
数据分析师	自动化生成报告与可视化结果	★★★★☆
教师/课程助教	演示建模流程与案例教学	★★★☆☆

操作指南

新手可在 3 分钟内完成初次部署和任务执行：

下载 MathModelAgent 仓库或镜像，选择 Docker 一键部署或本地部署方案。
启动环境后，打开 WebUI 或 Jupyter Notebook（视部署方式）。
输入赛题描述或研究任务，点击「开始建模」。
系统自动分析问题，建立数学模型，并执行代码生成结果。
自动生成论文初稿，包含图表和文献引用。
可按需二次编辑代码或论文内容，进行优化与调整。
（注意）首次使用建议从示例任务开始，熟悉智能体协作和模板配置。

支持平台

MathModelAgent 可在本地计算机（Windows、macOS、Linux）或云端环境运行，支持 Docker 部署、脚本化本地部署和未来 WebUI 使用。可兼容桌面、笔记本及平板设备，满足不同用户的部署与访问需求。

产品定价

MathModelAgent 开源且免费，无需订阅即可使用。用户可自由部署在本地或云端，适合竞赛、科研与教学场景。部分扩展功能（如云端 Code Interpreter）可能依赖第三方服务，可按需选择。

常见问题

Q1：是否安全？
A1：支持本地部署和 Docker 容器，所有数据可在用户环境中处理，保证隐私安全。

Q2：是否收费？
A2：核心功能完全免费，仅使用外部云服务或高级扩展时可能产生额外费用。

Q3：是否需要注册或网络连接？
A3：本地部署无需注册，云端功能可能需联网，用户可根据需要选择部署模式。

跳跳兔小结

MathModelAgent 提供了一套高效、自动化的数学建模解决方案，尤其适合竞赛选手、科研人员和教学工作者快速完成模型构建和论文生成。它在全流程覆盖、智能体协作和多模型兼容方面表现突出，但对于需要深度自定义算法或高级数据处理的用户，可能仍需二次编辑。适合追求快速、高质量建模输出的用户，不适合仅依赖简单公式或手工分析的场景。