完整工作流
从原题输入到论文交付，一条链路自动完成
自动分析问题、完成建模、编写代码、纠正错误，并生成一份可直接提交的完整论文。
自动分析赛题，串起建模、求解、验证与论文交付
从题目理解、假设建立、模型选择，到代码执行、结果校验、图表整理与论文撰写， MathModelAgent 按照数学建模比赛的真实节奏推进，减少重复劳动，把时间留给策略与判断。
识别目标、约束条件与可建模路径。
串联建模、求解、调参与结果复查。
自动沉淀图表、表格与关键结论。
整合为结构完整、可直接提交的论文。
Multi-Agents 协作写作
建模手、代码手、论文手分工协作，围绕同一道赛题持续拆解、补充与润色。
代码执行与 Notebook 图表
集成本地与云端 Code Interpreter，沉淀 notebook 过程，自动生成表格、图像与分析结果。
> generating figures...
> exporting tables...
论文写作与文献引用
自动组织论文结构，整合建模过程与实验结果，并补充规范的参考文献引用。
[1] Optimization model for logistics scheduling...
[2] Multi-agent workflow for scientific writing...
累计完成建模分析
GitHub Stars
平均生成完整论文初稿
为什么它更适合作为数学建模 AI 工具
关键不在于会不会回答问题，而在于能不能把题目分析、模型建立、代码执行、结果解释和论文整理真正串联起来。
不是单轮问答
相比普通聊天式 AI，更强调题目分析、建模推进、结果验证和论文交付的连续流程。
支持代码与图表
可以配合代码执行、Notebook 图表和结果整理，避免只停留在思路层面。
面向竞赛节奏
更贴近数学建模比赛与训练场景，帮助你在有限时间内快速形成可用成果。
透明定价，按需充值使用
MathModelAgent 支持开源自部署，也支持在线积分充值使用。新用户注册即送 10,000 积分，适合先体验再扩展。
扣费说明
价格之外，更重要的是规则透明。你可以清楚知道积分为什么被扣、何时会扣、哪些场景不会扣。
每次请求的积分消耗由模型成本、Sandbox 成本和服务器固定成本共同组成。
如果你使用自己的 LLM Key 或 Sandbox Key，对应平台代付部分不会重复收费。
只有任务正确完成并返回结果时才会扣费，失败或报错不会扣除积分。