Три дня соревнований — за один час

На GitHub набирает популярность проект MathModelAgent — открытый ИИ-агент, специально заточенный под задачи математического моделирования. Он берёт условие задачи и без участия человека проходит весь путь: анализ, выбор модели, написание кода, исправление ошибок — и на выходе выдаёт оформленную PDF-статью, готовую к сдаче на конкурс или в редакцию. Автор проекта, разработчик из Уханя под ником jihe520, ставит амбициозную цель: превратить три дня соревновательной работы в один час.

Что умеет MathModelAgent

MathModelAgent — это ИИ-агент, специально разработанный для математического моделирования, способный автоматически завершить весь процесс моделирования и сгенерировать полноценную статью, пригодную для академических исследований и соревнований.

Проект построен на архитектуре Skills — каждый этап работы реализован как отдельный независимый навык (skill), которые можно вызывать как вместе, так и по отдельности. Сейчас в комплект входят:

  • 🔍 Автоматический анализ условия задачи
  • 💻 Code Interpreter на базе Jupyter — код сохраняется как notebook для дальнейшего редактирования
  • 📝 Генерация отформатированной статьи в Typst (17 шаблонов для разных конкурсов)
  • 🤝 Мульти-агентная система: отдельные роли «моделировщика», «кодера», «писателя статьи»
  • 🌐 Web Search через Tavily API — агент сам ищет реальные данные в интернете
  • 📚 RAG-база знаний (ChromaDB + Rerank) с методами моделирования, шаблонами кода и примерами статей
  • 🛡️ Четырёхуровневая система отказоустойчивости: ограниченные повторные попытки → Fallback Hand Off → Evaluator Shadow Mode → Feedback Rerun
💡 Встроенная база знаний
MathModelAgent содержит встроенную базу методов математического моделирования: дерево выбора моделей (AHP, TOPSIS, ARIMA, GA и др.), типичные ошибки и критерии оценки MCM/ICM. Это существенно снижает вероятность галлюцинаций.

Как работает пайплайн


graph TD
    A[Условие задачи] --> B[Анализ и выбор метода]
    B --> C[Генерация кода / Jupyter]
    C --> D{Ошибки?}
    D -->|Да| E[Автоисправление]
    E --> C
    D -->|Нет| F[Построение графиков]
    F --> G[Написание статьи]
    G --> H[Проверка: 9 шагов валидации]
    H --> I[PDF-статья готова]

Ключевая команда запуска выглядит просто:

# Установка навыков
npx skills add jihe520/MathModelAgent --all

# Запуск через Claude Code
claude --dangerously-skip-permissions
# В интерфейсе:
/1start-mathmodel Реши эту задачу математического моделирования

После этого агент работает автономно, а на выходе — папка с notebook.ipynb (весь код) и res.md (финальный результат).

Способы развёртывания

ВариантДля когоСложность
Десктопное приложение (рекомендуется)Все пользователи⭐ Минимальная
DockerБыстрый старт без настройки среды⭐⭐ Средняя
Локально (Python + Node.js + Redis)Разработчики⭐⭐⭐ Выше среднего
Автоскрипт от сообществаПользователи с плохим VPN⭐⭐ Средняя

Десктопная версия уже содержит Claude Code и весь набор MathModelAgent SKILLS — не нужно устанавливать Python, Node.js или Redis, достаточно ввести API-ключ модели.

⚠ Windows: предупреждение SmartScreen
Windows-установщик пока не имеет подписи кода. При первом запуске появится предупреждение Microsoft Defender SmartScreen — выберите «Подробнее» → «Всё равно запустить». Скачивайте только с официальной страницы Releases на GitHub.

Поддерживаемые шаблоны статей

Одна из ключевых особенностей проекта — 17 шаблонов Typst для популярных математических олимпиад и конкурсов: национальный китайский конкурс (国赛), HuaShu Cup, Huawei Cup, а также международные MCM/ICM (американский конкурс по математическому моделированию). Агент автоматически определяет тип соревнования и подбирает нужный шаблон.

ℹ Для кого это актуально
MCM/ICM — один из крупнейших международных студенческих конкурсов по математическому моделированию. Ежегодно в нём участвуют десятки тысяч команд по всему миру, включая Россию и СНГ.

Человек в контуре: HIL-режим

Проект поддерживает режим HIL (Human-in-the-Loop) — агент останавливается в ключевых точках и запрашивает решение пользователя. Доступно шесть действий:

confirm / edit / regenerate / ask / skip / abort — полный контроль над каждым этапом без потери автоматизации.

Это особенно важно для академических задач, где ответственность за содержание остаётся за исследователем.

Сестринский проект: sci-box

Вместе с MathModelAgent автор развивает sci-box — отдельный репозиторий с шаблонами научных графиков и блок-схем:

НавыкСодержание
scibox-figureSHAP, ROC, Taylor, облачные диаграммы, хордовые диаграммы, кольцевые тепловые карты (Python + Matplotlib, экспорт PNG/PDF/SVG)
scibox-diagramРедактируемые шаблоны draw.io: технические дорожные карты, исследовательские фреймворки, горизонтальные пайплайны

Устанавливается одной командой: npx skills add jihe520/sci-box

Ограничения и честный дисклеймер

Автор не скрывает: проект находится на стадии экспериментального прототипа. Баги есть, обновления нерегулярны. И главное — текущий уровень системы не позволяет выиграть медаль на национальном конкурсе. Но для учебных задач, подготовки черновиков и ускорения рутинных этапов — инструмент уже весьма рабочий.

📝 Попробовать онлайн
Автор развернул публичную демоверсию: mathmodel.top/home — можно протестировать без локальной установки.

Проект открыт для вклада: нужны Typst-шаблоны для новых конкурсов, оптимизация workflow и тестовые кейсы на разных LLM-моделях. Ссылки: GitHub | Примеры результатов.