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MiroFish 部署与使用指南:用数千个 Agent 推演一条报告之后的 30 天

发布时间:2026/8/24 1:35:55 来源:尧图企业网站定制
MiroFish 部署与使用指南用数千个 Agent 推演一条报告之后的 30 天【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish刚拿到一份舆情分析报告它告诉你发生了什么却告诉不了你接下来会发生什么此刻干预舆情是三天平息还是七天发酵MiroFish 给了另一种解法——把报告当作种子生成一批有独立人格和长期记忆的智能体放进平行数字世界自由交互最后输出一份能看见的预测报告。 它到底在干什么在平行世界里预演如果传统预测给你一条最可能的曲线MiroFish 给的是一个能进场的世界。它从种子文本里抽取实体和关系建图谱再把每个实体变成一个有性格、有记忆、有行为逻辑的智能体这些智能体按时间步推进、互相影响群体行为会从个体互动中涌现出来。做完一轮后ReportAgent 基于模拟结果写出报告你还能以上帝视角随时注入新变量观察系统如何响应。图谱自动构建从非结构化文本中抽取实体关系搭好初始世界人格自动注入每个实体获得独立人设、长期记忆与行为偏好动态干预模拟中途加入一个变量看它如何改变传播路径⚙️ 最小部署一条命令跑通 MiroFish环境需要 Node.js 18、Python 3.11–3.12 和包管理器 uv。第一步克隆项目git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish第二步准备配置文件只需填入 4 个密钥LLM 三件套LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME官方推荐阿里云百炼的 qwen-plus兼容 OpenAI SDK 格式的任意模型均可和 Zep 记忆库的ZEP_API_KEY其免费月度额度够轻度使用。cp .env.example .env第三步安装依赖并启动前后端npm run setup:all npm run dev浏览器打开http://localhost:3000看到的就是上面那张首页左侧写着上传任意报告即刻推演未来右侧是上传区和预测需求输入框。偏好容器化也可以根目录直接docker compose up -d效果一致端口同样是 3000/5001。 第一次推演从一份报告到一份预测报告场景一市场信号推演。上传一份关于某出行公司大额融资的数据分析报告。系统先构建图谱——一次运行提取出 39 个核心实体、312 条关系并给每个关键人物生成人设卡片立场、影响力、行为倾向随后进入模拟时间推进时动态更新每个体的时序记忆。几轮之后ReportAgent 产出《大规模融资后的战略演进与市场影响预测报告》按融资落位 → 舆论发酵 → 市场反应分节展开右侧还能看到它的规划大纲和执行日志。场景二舆情演化预测。官方演示用的是武汉大学舆情报告导入 5000 条数据后识别出 238 个实体、567 条关系链配置 3000 个智能体跑 30 步。报告把舆情切成萌芽、爆发、衰退三个阶段并给出每个阶段的关键节点比如3 个核心节点推动病毒式传播。更有用的是报告页右侧的交互区——你可以追问 ReportAgent总结一下大家的观点变化也可以点名与世界里任意一个体对话问它此刻的感受。想玩得更轻一点它也被用来读《红楼梦》前 80 回数十万字推演失传的后 40 回走向。 想往下挖四个值得读的文件实体与图谱从哪来backend/app/services/ontology_generator.py 做本体抽取backend/app/services/graph_builder.py 负责把图建进 Zep智能体人设怎么生成backend/app/services/oasis_profile_generator.py模拟循环如何调度backend/app/services/simulation_runner.py报告由谁写backend/app/services/report_agent.py模拟底层跑在 CAMEL-AI 的 OASIS 引擎上智能体记忆存取走 backend/app/services/zep_graph_memory_updater.py。代码完全开源中文说明见仓库根目录的 README-ZH.md想改智能体行为规则就从上面这几个文件读起。【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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