[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-8840":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":10,"archived":22,"fork":22,"defaultBranch":23,"hasWiki":24,"hasPages":22,"topics":25,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":30,"readmeContent":31,"aiSummary":32,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":33,"lastSyncTime":34,"discoverSource":35},8840,"MathModelAgent","jihe520\u002FMathModelAgent","jihe520","🤖📐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.","https:\u002F\u002Fmathmodel.top\u002Fhome",null,"Python",2283,272,16,20,0,76,122,391,228,106.31,false,"main",true,[26,27,28,29],"agent","llm","mathmodel","muti-agent","2026-06-12 04:00:41","\u003Ch1 align=\"center\">🤖 MathModelAgent 📐\u003C\u002Fh1>\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\".\u002Fdocs\u002Ficon.png\" height=\"250px\">\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch4 align=\"center\">\n    专为数学建模设计的 Agent\u003Cbr>\n    自动完成数学建模，生成一份完整的可以直接提交的论文。\n\u003C\u002Fh4>\n\n\u003Ch5 align=\"center\">简体中文 | \u003Ca href=\"README_EN.md\">English\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fh5>\n\n## 🌟 愿景：\n\n3 天的比赛时间变为 1 小时 \u003Cbr> \n自动完整一份可以获奖级别的建模论文\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\".\u002Fdocs\u002Findex.png\">\n    \u003Cimg src=\".\u002Fdocs\u002Fchat.png\">\n    \u003Cimg src=\".\u002Fdocs\u002Fcoder.png\">\n    \u003Cimg src=\".\u002Fdocs\u002Fwriter.png\">\n\u003C\u002Fp>\n\n## ✨ 功能特性\n\n- 🔍 自动分析问题，数学建模，编写代码，纠正错误，撰写论文\n- 💻 Code Interpreter\n    - local Interpreter: 基于 jupyter , 代码保存为 notebook 方便再编辑\n    - 云端 code interpreter: [E2B](https:\u002F\u002Fe2b.dev\u002F) 和 [daytona](https:\u002F\u002Fapp.daytona.io\u002F)\n- 📝 生成一份编排好格式的论文\n- 🤝 multi-agents: 建模手，代码手，论文手等\n- 🔄 multi-llms: 每个 agent 设置不同的、合适的模型\n- 🤖 支持所有模型: [litellm](https:\u002F\u002Fdocs.litellm.ai\u002Fdocs\u002Fproviders)\n- 💰 成本低：workflow agentless，不依赖 agent 框架\n- 🧩 自定义模板：prompt inject 为每个 subtask 单独设置需求\n\n## 🚀 后期计划\n\n- [x] 添加并完成 webui、cli\n- [ ] 完善的教程、文档\n- [ ] 提供 web 服务\n- [ ] 英文支持（美赛）\n- [ ] 集成 latex 模板\n- [ ] 接入视觉模型\n- [x] 添加正确文献引用\n- [x] 更多测试案例\n- [x] docker 部署\n- [ ] human in loop ( HIL ): 引入用户的交互（选择模型，@agent重写，等等）\n- [ ] feedback: evaluate the result and modify\n- [x] codeinterpreter 接入云端 如 e2b 等供应商..\n- [ ] 多语言: R 语言, matlab\n- [ ] 绘图 napki,draw.io,plantuml,svg, mermaid.js\n- [ ] 添加 benchmark\n- [ ] web search tool\n- [ ] RAG 知识库\n- [ ] A2A hand off: 代码手多次反思错误，hand off 更聪明模型 agent\n- [ ] chat \u002F agent mode\n\n## 视频demo\n\n\u003Cvideo src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F954cb607-8e7e-45c6-8b15-f85e204a0c5d\">\u003C\u002Fvideo>\n\n> [!CAUTION]\n> 项目处于实验探索迭代demo阶段，有许多需要改进优化改进地方，我(项目作者)很忙，有时间会优化更新\n> 欢迎贡献\n\n\n## 📖 使用教程\n\n\n提供三种部署方式，请选择最适合你的方案：\n1. [docker(最简单)](#-方案一docker-部署推荐最简单)\n2. [本地部署](#-方案二-本地部署)\n3. [脚本本地部署(社区)](#-方案三自动脚本部署来自社区)\n\n\n下载项目\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjihe520\u002FMathModelAgent.git # 克隆项目\n```\n\n\n> 如果你想运行 命令行版本 cli 切换到 [master](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjihe520\u002FMathModelAgent\u002Ftree\u002Fmaster) 分支,部署更简单，但未来不会更新\n\n\n\n### 🐳 方案一：Docker 部署（推荐：安全简单）\n\n> 确保电脑安装了 docker 环境\n\n1. 启动服务\n\n在项目文件夹下运行:\n\n```bash\ndocker-compose up\n```\n\n2. 访问\n\n现在你可以访问：\n- 前端界面：http:\u002F\u002Flocalhost:5173\n- 后端API：http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n\n3. 配置\n\n侧边栏 -> 头像 -> API Key\n\n\n### 💻 方案二: 本地部署\n\n> 确保电脑中安装好 Python, Nodejs, **Redis** 环境\n\n\n1. 安装依赖\n\n启动后端\n\n> [!CAUTION]\n> 启动 Redis, 下载和运行问 AI\n\n```bash\ncd backend # 切换到 backend 目录下\npip install uv # 推荐使用 uv 管理 python 项目\nuv sync # 安装依赖\n# 启动后端\n# 激活 python 虚拟环境\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate # MacOS or Linux\nvenv\\Scripts\\activate.bat # Windows\n# MacOS or Linux 运行这条命令\nENV=DEV uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws-ping-interval 60 --ws-ping-timeout 120 --reload\nENV=DEV REDIS_URL=redis:\u002F\u002Flocalhost:6379\u002F0 uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws-ping-interval 60 --ws-ping-timeout 120 --reload\n# Windows 运行这条命令\nset ENV=DEV ; uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws-ping-interval 60 --ws-ping-timeout 120\n```\n\n启动前端\n\n```bash\ncd frontend # 切换到 frontend 目录下\nnpm install -g pnpm\npnpm i #确保电脑安装了 pnpm \npnpm run dev\n```\n修改 backend\u002F.env.dev 的环境变量 **REDIS_URL**\n\n2. 配置\n\n侧边栏 -> 头像 -> API Key\n\n\n\n### 🚀 方案三：自动脚本部署（来自社区）\n有没有自动部署的脚本 ？\n[mmaAutoSetupRun](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFitia-UCAS\u002FmmaAutoSetupRun)\n\n\n\n[教程](.\u002Fdocs\u002Fmd\u002Ftutorial.md)\n\n运行的结果和产生在`backend\u002Fproject\u002Fwork_dir\u002Fxxx\u002F*`目录下\n- notebook.ipynb: 保存运行过程中产生的代码\n- res.md: 保存最后运行产生的结果为 markdown 格式\n\n需要自定义自定义提示词模板 template ？\nPrompt Inject : [prompt](.\u002Fbackend\u002Fapp\u002Fconfig\u002Fmd_template.toml)\n\n网络状况太差难以配置Docker等设置？\n网络不畅时的配置过程示例：[网络环境极差时的MathModelAgent配置过程](docs\u002Fmd\u002F网络环境极差时的MathModelAgent配置过程.md)\n\n\n## 🤝 贡献和开发\n\n[DeepWiki](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fjihe520\u002FMathModelAgent) | [Zread](https:\u002F\u002Fzread.ai\u002Fjihe520\u002FMathModelAgent)\n\n\n> [!TIP]\n> 如果你有跑出来好的案例可以提交 PR 在该仓库下:\n> [MathModelAgent-Example](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjihe520\u002FMathModelAgent-Example)\n\n- 项目处于**开发实验阶段**（我有时间就会更新），变更较多，还存在许多 Bug，我正着手修复。\n- 希望大家一起参与，让这个项目变得更好\n- 非常欢迎使用和提交  **PRs** 和 issues \n- 需求参考 后期计划\n\nclone 项目后，下载 **Todo Tree** 插件，可以查看代码中所有具体位置的 todo\n\n`.cursor\u002F*` 有项目整体架构、rules、mcp 可以方便开发使用\n\n## 📄 版权License\n\n个人免费使用，请勿商业用途，商业用途联系我（作者）\n\n[License](.\u002Fdocs\u002Fmd\u002FLicense.md)\n\n## 🙏 Reference\n\nThanks to the following projects:\n- [OpenCodeInterpreter](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenCodeInterpreter\u002FOpenCodeInterpreter\u002Ftree\u002Fmain)\n- [TaskWeaver](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FTaskWeaver)\n- [Code-Interpreter](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMrGreyfun\u002FLocal-Code-Interpreter\u002Ftree\u002Fmain)\n- [Latex](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FVeni222987\u002FMathModelingLatexTemplate\u002Ftree\u002Fmain)\n- [Agent Laboratory](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSamuelSchmidgall\u002FAgentLaboratory)\n- [ai-manus](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSimpleyyt\u002Fai-manus)\n\n## 其他\n\n### 💖 Sponsor\n\n[☕️ 给作者买一杯咖啡](.\u002Fdocs\u002Fmd\u002Fsponser.md)\n\n感谢赞助\n\n#### 企业\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fshare.302.ai\u002FUoTruU\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg src=\".\u002Fdocs\u002F302ai.jpg\">\n    \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n[302.AI](https:\u002F\u002Fshare.302.ai\u002FUoTruU) 是一个按用量付费的企业级AI资源平台，提供市场上最新、最全面的AI模型和API，以及多种开箱即用的在线AI应用\n\n#### 用户\n\n[danmo-tyc](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdanmo-tyc)\n\n### 👥 GROUP\n\n有问题可以进群问\n\n点击链接加入腾讯频道【MathModelAgent】：https:\u002F\u002Fpd.qq.com\u002Fs\u002F7rfbai3au\n\n点击链接加入群聊 779159301【MathModelAgent】：https:\u002F\u002Fqm.qq.com\u002Fq\u002FFw2cCJPoki\n\n[Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F3Jmpqg5J)\n\n> [!CAUTION]\n> 免责声明: 注意，AI 生成仅供参考，目前水平直接参加国赛获奖是不可能的，但我相信 AI 和 该项目未来的成长。\n","MathModelAgent 是一个专为数学建模设计的自动化工具，能够自动完成从问题分析到论文撰写的全过程。其核心功能包括自动数学建模、代码编写与调试、以及生成格式良好的论文文档。该工具支持本地和云端代码解释器，并采用多代理（multi-agents）和多种语言模型（multi-llms）架构以提高任务处理效率和准确性。特别适用于需要快速完成高质量数学建模报告的比赛或项目场景中，如全国大学生数学建模竞赛等。此外，它还提供了低成本的工作流方案及自定义模板选项，便于用户根据具体需求调整设置。",2,"2026-06-11 03:19:59","top_language"]