MathModelAgent: 数理モデリングと学術論文作成のためのエンドツーエンド自動化エージェント

何を解決するか

MathModelAgentは、コンペティションにおける数理モデリングの複雑なプロセスを自動化します。問題分析から最終的な文書フォーマットまで、あらゆる工程を処理することで、高品質なモデリング論文の作成に要する時間を、数日間から約1時間に短縮することを目指しています。

仕組み

このプロジェクトは、マルチエージェントシステム（モデリング、コーディング、執筆のための専門エージェントを含む）を使用しており、LiteLLMを介して様々なLLMで動作させることができます。以下のようなエンドツーエンドのワークフローに従います：

1. 分析 & モデリング: 問題を分析し、適切な数理モデルを選択します。
2. コーディング: Code Interpreter（Jupyterによるローカル実行、またはE2B/Daytonaによるクラウドベースの実行）を使用して、モデルを実装し、図を作成します。
3. 執筆: Typstテンプレート（MCM/ICMなどの主要なコンペティションをサポート）を使用して、フォーマット済みの論文を生成します。
4. 検証: リーク検出や数値的一貫性のチェックを含む、9段階の受理チェックを実行します。

オプション機能として、実世界のデータのためのWeb Search（Tavily API）、モデリング手法のためのRAG知識ベース（ChromaDB）、およびユーザー承認のためのHuman-in-the-Loop (HIL) チェックポイントが含まれます。

対象者

提出物のドラフト作成、コーディング、およびフォーマットを自動化したい、数理モデリングコンペティションに参加する学生や研究者。

ハイライト

• エンドツーエンドの自動化: 問題分析からPDF生成までの全パイプラインを処理します。
• Typst統合: 様々な国際・国内コンペティション向けの17種類のプロフェッショナルな論文テンプレートが含まれています。
• 柔軟な実行環境: スタンドアロンのWebUI/CLI、およびClaude CodeやCodexのようなハーネス用の「SKILL」としての統合の両方をサポートしています。
• 堅牢なツール群: 内蔵のcode interpreterと、モデル選択（例：AHP, TOPSIS, ARIMA）のための専門的な知識ベースを備えています。
• エラーハンドリング: リトライやフォールバックによる引き継ぎを含む、4層のフォールトトレランス（耐故障性）システムを実装しています。