MiroFish部署实践如何三步启动AI预测引擎【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你手上有一份舆情报告或财报想知道它未来三个月会怎么演变。MiroFish是一款多智能体模拟AI预测引擎以这份报告作为“种子材料”构建一个由成千上万个具备独立人格的智能体组成的数字世界让它们在模拟环境中自由交互最后输出一份可以阅读、可以对话的预测报告。下面从零开始带你完成部署并跑出第一个真实结果。最快启动Docker一键启动前置条件系统已安装 Docker 与 Docker Composedocker -v可确认。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env打开.env填入两个密钥LLM_API_KEYOpenAI SDK 格式的任意 LLM API模板推荐阿里百炼的 qwen-plus和ZEP_API_KEYZep Cloud 记忆图谱每月免费额度可支撑简单使用。模板注释里写明了各项用途见 .env.example。docker compose up -d启动后浏览器访问http://localhost:3000打开前端页面后端 API 在http://localhost:5001。docker-compose.yml 已写好端口 3000/5001 的映射和上传目录挂载如果拉取ghcr.io/666ghj/mirofish:latest镜像慢换成文件内注释里的加速镜像地址再启动。其余部署方式对比方式适合谁前置条件一句话结论Docker 镜像部署想快速跑起来体验的读者Docker Docker Compose命令最少4 步启动源码手动部署需要调试或定制的开发者Node 18、Python ≥3.11 且 ≤3.12、uv填好.env后运行npm run setup:all装依赖npm run dev同时起前后端端口同样是 3000/5001完成一次真实任务上传报告并生成预测报告第一步打开页面。访问http://localhost:3000。你应该看到首页的上传区域以及“图谱构建 → 环境搭建 → 开始模拟 → 报告生成 → 深度互动”五个步骤的说明。如果打不开先确认容器在运行docker ps查看 mirofish 容器状态docker logs mirofish查看报错日志。第二步上传报告。在上传区域选择一份报告文件。支持 pdf、md、txt、markdown单文件上限 50MB。上传成功后进入图谱构建阶段系统会从材料中提取实体与关系并生成记忆图谱。如果上传失败检查格式是否在支持列表内、文件是否超过 50MB转换后重新上传。第三步输入预测需求。用自然语言描述你的预测目标例如“预测这份报告涉及的事件未来三个月的舆情演化趋势”然后发起模拟。系统会自动解析需求完成环境搭建后启动双平台并行模拟智能体按轮次推进交互官方 README 提醒模型消耗较大建议先进行小于 40 轮的模拟尝试默认轮数为 10。第四步读报告、做互动。模拟结束后ReportAgent 会结合模拟后的环境进行深度交互生成一份可读的预测报告并给出对应的关系图谱。随后进入深度互动阶段你可以与模拟世界中的任意一位智能体对话也可以直接和 ReportAgent 追问报告中的结论。如果某一步长时间卡住或报错先停止模拟检查.env中密钥是否有效再用更小的轮数重试。跑起来之后看哪里docker-compose.yml镜像地址、端口映射3000/5001与上传目录挂载的唯一配置点.env.exampleLLM 与 Zep Cloud 密钥模板另含可选的LLM_BOOST_*加速配置backend/app/config.py上传格式白名单与 50MB 限制、默认模拟轮数、ReportAgent 参数frontend/src/components/Step1~Step5 五个步骤页面对应的页面组件界面行为改看这里常见问题自检后端起不来提示“配置错误”现象终端输出“配置错误LLM_API_KEY 未配置”页面无法正常使用 原因没有从模板复制.env或两个密钥任一未填 修复执行cp .env.example .env填入真实密钥Docker 方式运行docker compose restart mirofish端口被占用怎么办现象docker compose up -d报 3000 或 5001 端口已分配 原因本机已有其他服务占用该端口 修复把 docker-compose.yml 的映射改成如3001:3000、5002:5001后重启源码部署可用环境变量FLASK_PORT指定后端端口镜像拉取慢或失败怎么办现象启动时长时间停留在拉取镜像或拉取报错 原因ghcr.io网络访问不稳定 修复在 docker-compose.yml 中启用注释里的加速镜像地址后重新启动模拟等待久、消耗大怎么办现象发起模拟后等待时间长token 消耗超出预期 原因每一轮都由 LLM 驱动轮数越多消耗越大 修复按 README 建议先跑小于 40 轮的模拟源码部署可在.env中调小OASIS_DEFAULT_MAX_ROUNDS默认 10文件上传失败怎么办现象选择文件后上传无反应或报错 原因只支持 pdf、md、txt、markdown 且单文件不超过 50MB 修复转换为支持的格式并压缩体积后重新上传如果你需要对一份真实报告、新闻材料或小说做推演并拿到可读的预测报告MiroFish 值得自己部署一份先在填好密钥的项目目录运行docker compose up -d然后上传你的第一份报告跑一次默认 10 轮的模拟。【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