MathModelAgent 是一款专为数学建模竞赛设计的自动化智能体系统，能够将原本需要 3 天的建模过程压缩至 1 小时，直接输出符合学术规范的完整论文。
一、主要功能
全流程自动化：从问题分析、数学建模、代码编写到论文生成，实现全流程自动化。
多智能体协作：内置建模手（问题拆解）、代码手（编程纠错）、论文手（格式编排）三大智能体，协同完成任务。
代码执行与纠错：支持本地代码解释器与云端服务双模式，具备自动纠错功能。
论文格式化：自动生成 LaTeX 格式论文，集成可视化图表与文献引用。
多语言支持：提供中英文双模式，适配国赛和美赛需求。
二、技术原理
多智能体架构：通过 Agent Orchestration 层协调工作流，实现不同智能体之间的协同。
语言模型集成：不同智能体可配置不同的语言模型（如 GPT-4、Claude 等），以适应不同的任务需求。
代码执行环境：采用本地代码沙箱隔离，支持敏感数据脱敏处理，确保安全性。
实时交互：通过 WebSockets 和 Redis 实现实时任务执行和用户界面更新。
三、应用场景
数学建模竞赛：特别适合中国数学建模竞赛（CUMCM）和美国数学建模竞赛（MCM/ICM）。
学术研究：快速生成高质量的数学建模论文，节省时间和精力。
教学辅助：帮助学生快速掌握数学建模的流程和方法。
四、使用方法
环境部署：通过 GitHub 克隆项目并安装依赖。
bash
复制
git clone https://github.com/jihe520/MathModelAgent
pip install uv
uv venv && uv sync
模型配置：复制 config.toml.example 并配置 API 密钥。
运行测试：运行简单测试或完整流程。
bash
复制
uv run example.py
uv run main.py --problem_type=optimization
五、适用人群
数学建模竞赛参赛者：快速生成高质量的竞赛论文。
研究人员：需要快速生成数学建模相关论文的学者。
学生：学习数学建模和编程的学生。
六、优缺点介绍
优点：
高效自动化：大幅缩短建模和论文生成时间。
高质量输出：生成的论文符合学术规范，格式整齐。
灵活性强：支持多种语言模型和执行环境。
缺点：
依赖数据质量：生成结果的质量依赖于输入数据和语言模型的性能。
学习成本：需要一定的技术背景来配置和使用。
分类标签：数学建模、自动化工具、人工智能、竞赛辅助、论文生成