数学研究代理
AI Skill Hub 强烈推荐：数学研究代理 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 8.0 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案，这是一个值得深入了解的选择。
📚 深度解析
数学研究代理 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
数学研究代理 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
数学研究代理 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 克隆仓库 git clone https://github.com/sjtuytc/ResearchMathAgent cd ResearchMathAgent # 查看安装说明 cat README.md # 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 查看帮助 researchmathagent --help # 基本运行 researchmathagent [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/sjtuytc/ResearchMathAgent
# researchmathagent 配置说明 # 查看配置选项 researchmathagent --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量（覆盖配置文件） export RESEARCHMATHAGENT_CONFIG="/path/to/config.yml"
RMA: an Agentic System for Research-Level Mathematical Problems
Official code release for RMA. RMA is a research math agent system that turns problem statements into verifiable proof artifacts.
- Multi-agent iterative workflow (
initializer -> proposer -> verifier -> refiner). - Benchmark-oriented repository with problem sets and merged final solutions.
- Reproducible outputs in structured artifacts (e.g., LaTeX/PDF + machine-readable files).
Abstract
We present Research Math Agents (RMA), an agentic framework for automated reasoning on research-level mathematical problems. Unlike prior studies centered on competition mathematics or formal theorem proving, RMA targets research-level mathematical problems that require long-horizon reasoning, literature grounding, and iterative proof refinement. RMA decomposes research-level proof solving into specialized modules for problem analysis, literature search and understanding, fair comparison, knowledge-bank construction, and proof verification, all coordinated by initializer, proposer, and verifier agents through a shared structured memory. Within this unified framework, these agents operate in a multi-role, multi-round workflow, collaboratively generating, refining, and verifying candidate proofs through iterative feedback. We evaluate RMA on the First Proof benchmark, which consists of ten research-level problems contributed by expert mathematicians across diverse domains. Through comprehensive expert evaluation, RMA outperforms strong baselines on the First Proof benchmark, including GPT-5.2R and Aletheia, solving eight out of ten research problems and producing more logically sound and readable proofs. Our comprehensive ablation studies further show that performance gains arise from the interaction of structured reasoning modules, iterative refinement, and verifier-based feedback, rather than any single component.
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Overview
RMA targets research-level mathematics (not just competition math or formal theorem proving) by combining specialized modules for: - problem analysis, - literature search and understanding, - fair comparison, - knowledge-bank construction, and - proof verification.
Within a multi-role, multi-round workflow, initializer/proposer/verifier agents share structured memory to iteratively generate, refine, and validate candidate proofs. On the First Proof benchmark, RMA reports stronger results than strong baselines through structured modules, iterative refinement, and verifier feedback.
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Paper Build
To compile the paper:
latexmk -pdf -interaction=nonstopmode -halt-on-error main.tex---
Staged Pipeline
The executable pipeline is:
parse -> propose -> verify -> refineEach stage can be run directly. Later stages automatically initialize missing earlier artifacts in the same run folder.
rma parse q6
rma propose q6
rma verify q6
rma refine q6All four stage commands accept the same experiment/model folder controls:
rma parse q6 --exp-name proofs_v1_june13 --model-name rma-skeleton
rma propose q6 --exp-name proofs_v1_june13 --model-name rma-skeleton
rma verify q6 --exp-name proofs_v1_june13 --model-name rma-skeleton
rma refine q6 --exp-name proofs_v1_june13 --model-name rma-skeletonStage outputs:
rma parse: copies the problem file and writesparsed_problem.jsonplusproblem_analysis.md.rma propose: writesqN_solution.texand versioned proposal artifacts.rma verify: checks the current solution, renders PDF by default, and writes verification reports. Verification includes LaTeX/artifact checks and mathematical-completeness gates for proof length, subclaim structure, subproofs, theorem hypothesis audits, citations or derivations, and boundary-case proofs.rma refine: consumes the latest verification report and rewrites the current solution only when issues were found.
高质量的AI工作流，适用于数学研究
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −未明确开源协议，商用场景需谨慎评估
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
该工具未明确声明开源协议，商业使用前请联系原作者确认授权范围，避免侵权风险。
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
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❓ 常见问题 FAQ
总体来看，数学研究代理 是一款质量优秀的Agent工作流，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | ResearchMathAgent |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Research Math Agents, Official code release for our paper RMA。⭐17 · TeX |
| Topics | aiai-agentsmathscience |
| GitHub | https://github.com/sjtuytc/ResearchMathAgent |
| 语言 | TeX |
收录时间：2026-06-16 · 更新时间：2026-06-16 · License：未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。