ModelingAgent

从问题到模型

ModelingAgent 面向需要数学表述、计算工具和有依据报告的开放式问题。与单一答案练习不同，实际建模任务可以有多种有效解法，它们采用不同假设与权衡。

相互连接的研究框架

ModelingBench 提供来自竞赛的跨领域问题，涵盖交通、生态系统和运筹等领域。ModelingAgent 通过共享记忆连接 Idea Proposer、Data Searcher、Modeling Implementor 和 Report Writer 四个角色。Critic Module 支持迭代改进，工具提供数据访问与代码执行。

ModelingJudge 从多个专家视角评估生成报告。评估考虑完整性、连贯性、依据与创新，而不只是核对最终数字。

在研究议程中的位置

这项工作出现在 Agent 尺度，因为它追问模型能力如何成为有效的任务执行。研究地图组织问题；论文完整描述建模工作流及其实现。

论文与贡献

Hongyi Du 是共同作者。本简介依据 ModelingAgent: Bridging LLMs and Mathematical Modeling for Real-World Challenges，包括框架与评估设计。工作发表于 Findings of EMNLP 2025。代码仓库 提供实现细节。