usail-hkust/LLM-MM-Agent

🔥🔥🔥 [NeurIPS2025] MM-Agent: LLM as Agents for Real-world Mathematical Modeling Problem

📚 MM‑Agent とは何ですか？

MM‑Agent は、大規模言語モデル（LLM）を 数学的モデリングのコ・ピロット として機能させるオープンソースシステムです。実世界のモデリング課題（例：MCM/ICMコンテスト）に人間のチームが対処する方法を模倣し、作業を4つの段階に分けています。

問題分析 – 構造化されていない記述を読み取り、目的、データ、制約を特定する。
数学的モデリング – 業界標準のライブラリ（階層的数学的モデリングライブラリ、HMML）から適切な定式化を選択し、支配方程式を記述する。
計算的解決 – OpenAIのGPT‑4oまたはDeepSeek‑R1を使用して、コードを自動生成・実行・段階的に改善する。
解決報告 – 結果、可視化、議論を含むLaTeX形式のレポートを自動生成する。

目的は、特にコンテスト準備中の学生や、迅速なプロトタイプが必要な研究者に、平文の問題文から提出可能な論文までを一貫したワークフローで提供することです。

🚀 主な機能（専門用語を避けた説明）

機能	あなたに何をもたらすか
エンドツーエンドパイプライン	1つのコマンドでプロジェクト作成、問題とデータの取り込み、モデル構築、コード実行、レポート作成をすべて実行。
自動モデル選択	HMML（約100の事前定義されたモデリングスキーマ）に問い合わせ、問題の分野と制約に合った手法を選定。
知能的なコード生成	LLM駆動のコードを自動生成・実行・改善。生成されたPythonスクリプトを監視可能。
インタラクティブなデータ分析	組み込みの可視化ユーティリティにより、エージェントがデータを探索し、最終レポートにグラフを埋め込む。
プロフェッショナルな論文作成	セクション、数式、表、参考文献を含むLaTeXドキュメントを生成し、コンパイル可能状態に。
プロジェクト管理UI	軽量なWeb UI（Next.jsフロントエンド + FastAPIバックエンド）で複数のモデリングプロジェクトを追跡、ログを確認、PDFをダウンロード可能。

🛠️ 使い始め方

クローンとセットアップ

git clone https://github.com/usail-hkust/LLM-MM-Agent.git
cd LLM-MM-Agent
conda create -n math_modeling python=3.10 && conda activate math_modeling
pip install -r requirements.txt

ローカルでデモを実行（Next.jsフロントエンド、FastAPIバックエンド、SQLiteストレージ、サンドボックスサポートを含む）:
```
bash demo/scripts/run.sh
```
デモは本番サービスの簡略版であり、シークレットキーは含まれません。
コマンドラインからエージェントを実行
```
python MMAgent/main.py --key YOUR_OPENAI_API_KEY --task 2024_C
```
2024_C を、MM‑Benchベンチマークの任意の問題ID（例：2024 MCM問題C）に置き換えてください。

📦 リポジトリの内容

MMAgent/ – 4段階のワークフローを調整するコアPythonコード、LLMとの通信、HMML知識ベースの管理。
demo/ – 実行可能な例を含み、以下の構成:
- frontend/ (Next.js) – 問題文のアップロード、生成コードの表示、最終PDFのダウンロード用UI。
- backend/ (FastAPI) – エージェントを呼び出すAPIエンドポイント、プロジェクトメタデータをSQLiteに保存、サンドボックス内でコードを実行。
- scripts/run.sh – 1クリックで起動するスクリプト。
requirements.txt – Python依存関係（PyTorch 2.0+、openai、fastapi、uvicornなど）。
figs/ および assets/ – READMEで使用される図、スクリーンショット、デモ動画。

📊 誰がこのツールを使うべきか？

数学的モデリングコンテスト（MCM/ICM）の準備中の学生で、「モデリングコ・ピロット」を求める人。
新しい最適化やシミュレーション問題の研究者で、迅速なプロトタイプが必要な人。
モデリングワークフロー全体を教える教育者。
他のドメイン固有タスク向けLLM駆動エージェントを開発したい開発者（コードはモジュール化されており、再利用可能）。

📚 関連リソース

論文 – MM‑Agent: LLMs as Agents for Real‑world Mathematical Modeling Problems（NeurIPS 2025、arXiv: 2505.14148も掲載）。
ライブデモ – Hugging Face Spacesでホスト：https://huggingface.co/spaces/MathematicalModelingAgent/MathematicalModelingAgent
コミュニティ – リポジトリ内のQRコードから参加可能なWeChatグループ（サポートおよびサービスアカウント配布用）。
姉妹プロジェクト – DSLIGHTING（エンドツーエンドデータサイエンスアシスタント）はREADMEからリンク。

⚖️ ライセンス

ソースコードは CC BY‑NC 4.0（非営利利用、出典表示）でリリースされています。

TL;DR: MM‑Agentは、研究に基づいた本格的なオープンソースプラットフォームであり、LLMを自律的な数学的モデリングアシスタントに変える。問題の解析からLaTeX対応レポートまでを一貫して処理。Webデモとコマンドラインインターフェースを備え、学生や研究者にとって即時利用可能なツールです。