重庆大学AI训练营+20241043+数学建模大师 #3118
liuxiaohang666
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数学建模大师（Modeling Master）
基于多智能体协同、RAG知识增强、MCP工具生态与Tavily联网搜索的数学建模论文自动生成系统
一、项目概述
1.1 项目背景
数学建模竞赛通常要求参赛者在有限时间内完成：
整个过程涉及数学、编程、论文写作和项目管理等多个领域，学习成本高、工作量大。
为解决上述问题，本项目基于 Nexent 平台构建了 “数学建模大师（Modeling Master）”，通过多智能体协同、知识增强检索、工具调用以及联网搜索能力，实现从赛题输入到论文输出的全流程自动化。
1.2 项目目标
实现：
帮助用户快速完成高质量数学建模论文。
二、系统总体架构
数学建模大师采用：
的协同架构。
主智能体负责全局规划与资源调度，各专业智能体负责具体任务执行。
知识库为系统提供专业知识支持。
MCP工具负责实际执行任务。
Tavily负责获取互联网实时信息。
三、多智能体协同体系
3.1 主智能体——数学建模大师
作为系统核心控制中心，负责：
任务规划
根据赛题自动制定执行方案。
智能体调度
动态分配任务至各专业智能体。
进度监控
监控任务执行状态。
结果整合
汇总各智能体输出结果。
质量控制
确保生成内容满足建模规范。
评分优化
结合审稿结果自动优化。
方案迭代
根据反馈持续改进。
3.2 赛题解析智能体（Problem Analysis Agent）
负责内容
输出成果
3.3 建模智能体（Model Builder Agent）
负责内容
输出成果
3.4 代码求解智能体（Coding Solver Agent）
负责内容
输出成果
3.5 图表生成智能体（Chart Generation Agent）
负责内容
输出成果
3.6 论文写作智能体（Paper Writing Agent）
负责内容
输出成果
3.7 国一等奖审稿智能体（Review Agent）
负责内容
输出成果
四、RAG知识库增强体系
系统构建五大专业知识库。
4.1 优秀论文库
作用：
4.2 建模方法库
包含：
等建模方法。
4.3 代码模板库
提供：
4.4 图表模板库
提供：
4.5 论文评分库
提供：
五、MCP工具生态体系
系统集成多个MCP工具。
5.1 文件管理MCP
支持：
5.2 Python执行MCP
支持：
5.3 Word生成MCP
支持：
5.4 PDF生成MCP
支持：
5.5 数据处理MCP
支持：
5.6 图表生成MCP
支持：
六、Tavily联网搜索能力
系统接入 Tavily Search API。
当知识库信息不足时自动联网搜索。
支持场景
背景调研
例如：
数据获取
例如：
文献搜索
例如：
参数验证
例如：
七、智能体任务执行流程
系统工作流程如下：
八、自动评分闭环机制
系统通过国一等奖审稿智能体实现自动优化。
流程如下：
不断提升论文质量。
九、长任务自主执行机制
依托 Nexent 平台：
支持复杂任务持续执行。
当达到分析上限时：
实现长任务接力执行。
十、系统输出成果
最终自动生成：
建模论文
Python代码
图表文件
数据结果
评审报告
项目归档文件夹
十一、项目创新点
创新点1：多智能体协同建模
采用主智能体统一调度六大专业智能体，实现专家级分工协作。
创新点2：RAG知识增强决策
利用五大知识库实现知识驱动建模。
创新点3：MCP工具执行体系
赋予智能体真实的软件操作能力。
创新点4：Tavily联网搜索增强
实现实时信息获取与动态知识补充。
创新点5：自动评分闭环优化
构建“生成—评分—优化”质量提升机制。
创新点6：长任务自主执行
支持复杂数学建模任务跨阶段持续推进。
十二、应用价值
适用于：
能够显著提高建模效率、论文质量和成果复现能力，实现数学建模全流程智能化。
数学建模大师源文件.zip
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