重庆大学+20246443+基于Nexent平台的数学建模竞赛全流程智能体

[skye-cqu]

基于Nexent平台的数学建模竞赛全流程智能体

项目简介

基于华为Nexent平台，融合MM-Agent（HMML知识库）、MathModelAgent（多Agent协作）、mathmodel-skill（10阶段流程+4层反馈）三个开源项目的核心优势，构建从选题到论文导出的数学建模竞赛全流程智能体。

核心特性

1. 10阶段竞赛闭环

S0 选题 → S1 问题分析 → S2 模型选择 → S3 模型构建 → S4 求解计算 → S5 灵敏度分析 → S6 结果分析 → S7 论文撰写 → S8 终局检查 → S9 导出

2. HMML分层建模知识库（105个schema）

• 12个领域：优化、统计、预测、评价、仿真、分类、图网络、微分方程、博弈论、模糊数学、灰色系统、组合优化
• 39个子领域，105个建模方法
• 双路检索：问题感知（关键词匹配）+ 方案感知（问题类型匹配）
• Actor-Critic评分机制：5维度加权评估

3. 多Agent协作架构

Agent	职责
主Agent	10阶段流程编排，人在环路交互
建模手	HMML检索 + 模型选择 + 方程构建
代码手	Python代码生成 + Jupyter执行 + 调试
论文手	phrase_bank句式 + LaTeX渲染 + 格式排版
审查手	结果验证 + 4层反馈检查

4. 4层反馈闭环

• L1 自评：每个阶段完成后，对照实测分位（p25/p50/p75）自评打分
• L2 跨阶段回检：检查前后阶段的逻辑一致性
• L3 多视角Panel：5个视角审查（评委/读者/建模师/程序员/写作者）
• L4 防Gaming校准：实测分位锚定 + 交叉验证 + 证据链检查

5. 人在环路交互设计

每个关键决策点输出5个选项：

1. 方案A（推荐）—— 理由：xxx
2. 方案B —— 理由：xxx
3. 方案C —— 理由：xxx
4. 我有自己的想法
5. 让我决定（推荐1）

选5也能跑通（偷懒模式），选1-3按用户选择执行，选4进入自由输入模式。

6. 竞赛特化

竞赛	时长	语言	编译引擎
CUMCM（国赛）	72h	中文	xelatex
MCM（美赛数学）	96h	英文	pdflatex
ICM（美赛交叉学科）	96h	英文	pdflatex

融合的开源项目

项目	融合的核心能力
MM-Agent	HMML分层建模知识库 + 双路检索 + Actor-Critic评分
MathModelAgent	多Agent协作（建模手/代码手/论文手/审查手）
mathmodel-skill	10阶段流程 + 4层反馈 + 91篇获奖论文蒸馏
Nexent平台	MCP工具生态 + A2A协作 + 知识库 + 零代码Agent生成

项目结构

├── agent/           # 5个Agent配置文件（YAML + JSON可导入Nexent）
├── knowledge/       # 知识库
│   ├── hmml/        #   HMML分层建模知识库（105个schema）
│   ├── distilled/   #   91篇获奖论文蒸馏（phrase_bank + anti_patterns）
│   └── rubrics/     #   评分标准 + 实测分位锚定
├── prompts/         # 10阶段prompt + 4层反馈prompt
├── templates/       # LaTeX模板 + 交互流程 + 代码模板
├── competitions/    # CUMCM/MCM/ICM竞赛配置
└── scripts/         # 评分/渲染/转换工具

使用方法

1. 将 agent/*.json 导入Nexent平台（Agent Development → Import Agent）
2. 将 knowledge/ 目录下的文件上传到Nexent知识库
3. 绑定 knowledge_base_search 工具到主Agent
4. 在Nexent平台测试Agent的10阶段流程
5. 发布到Agent市场

技术验证

• ✅ Nexent SDK集成测试通过（CoreAgent实例化 + agent_run流式接口）
• ✅ HMML知识库验证通过（105个方法，12个领域）
• ✅ 所有配置文件YAML/JSON解析验证通过
• ✅ 代码审查通过（0 CRITICAL，0 HIGH）

参考资料

• MM-Agent论文：https://arxiv.org/pdf/2505.14148
• MathModelAgent：https://github.com/jihe520/MathModelAgent
• mathmodel-skill：https://github.com/handsomeZR-netizen/mathmodel-skill
• Nexent平台文档：https://modelengine-group.github.io/nexent/zh/getting-started/overview.html