MiroFish

简洁通用的群体智能引擎，预测万物 A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything

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⚡ 概述

MiroFish 是一个基于多智能体（multi-agent）技术的下一代 AI 预测引擎。通过从现实世界抽取种子信息（如新闻快讯、政策草案或金融信号），自动构建高保真的平行数字世界。在该空间中，成千上万个拥有独立人格、长期记忆和行动逻辑的智能体自由交互并进行社会演化。您可以随时以“上帝视角”注入动态变量，精准推演未来轨迹——在数字沙盘中预演未来，在千万次模拟中赢得决策。

您只需：上传种子素材（数据分析报告或有趣的小说故事），用自然语言描述预测需求 MiroFish 将返回：一份详细的预测报告 + 一个可深度交互的高保真数字世界

我们的愿景

MiroFish 致力于打造一个映射真实的群体智能镜像，通过捕捉个体交互触发的群体涌现（Emergence），突破传统预测的局限：

• 宏观层面：决策者的预演实验室——让政策、舆论零风险试错
• 微观层面：个体用户的创意沙盒——无论推演小说结局还是构想天马行空的场景，一切皆可好玩、可玩、人人可玩

从严肃预测到趣味模拟，让每一个“如果”都能看见后果，实现“预测万物”。

🌐 在线体验

欢迎访问我们的在线演示环境，体验我们为您准备的舆情事件预测仿真：mirofish-live-demo

📸 截图

🎬 演示视频

1. 武汉大学舆情模拟 + MiroFish 项目介绍

点击图片观看完整演示视频：使用 BettaFish 生成的“武汉大学舆情报告”进行预测

2. 《红楼梦》遗失结局模拟

点击图片观看 MiroFish 基于《红楼梦》前80回数十万字文本对遗失结局进行的深度预测

金融预测、政事新闻预测等更多示例即将推出……

🔄 工作流程

1. 构图（Graph Building）：种子提取 & 个体/群体记忆注入 & GraphRAG 构建
2. 环境搭建（Environment Setup）：实体关系抽取 & 人格生成 & 智能体配置注入
3. 仿真（Simulation）：双平台并行仿真 & 自动解析预测需求 & 动态时序记忆更新
4. 报告生成（Report Generation）：配备丰富工具集的 ReportAgent 与仿真后环境深度交互
5. 深度交互（Deep Interaction）：与仿真世界中的任意智能体聊天 & 与 ReportAgent 交互

🚀 快速开始

方式一：源代码部署（推荐）

前置条件

工具	版本	说明	检查安装
Node.js	18+	前端运行时，包含 npm	node -v
Python	≥3.11, ≤3.12	后端运行时	python --version
uv	最新	Python 包管理器	uv --version

1. 配置环境变量

# 复制示例配置文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，填入所需的 API keys

必需的环境变量：

# LLM API 配置（支持任何兼容 OpenAI SDK 格式的 LLM API）
# 推荐：通过阿里百炼平台使用通义千问 qwen-plus 模型：https://bailian.console.aliyun.com/
# 消耗较大，建议先尝试少于40轮的仿真
LLM_API_KEY=your_api_key
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
LLM_MODEL_NAME=qwen-plus

# Zep Cloud 配置
# 每月免费额度足够简单使用：https://app.getzep.com/
ZEP_API_KEY=your_zep_api_key

2. 安装依赖

# 一键安装所有依赖（根目录 + 前端 + 后端）
npm run setup:all

或者逐步安装：

# 安装 Node 依赖（根目录 + 前端）
npm run setup

# 安装 Python 依赖（后端，自动创建虚拟环境）
npm run setup:backend

3. 启动服务

# 同时启动前后端（在项目根目录运行）
npm run dev

服务地址：

• 前端：http://localhost:3000
• 后端 API：http://localhost:5001

单独启动：

npm run backend   # 仅启动后端
npm run frontend  # 仅启动前端

方式二：Docker 部署

# 1. 配置环境变量（与源码部署相同）
cp .env.example .env

# 2. 拉取镜像并启动
docker compose up -d

默认读取根目录的 .env 文件，映射端口 3000（前端）/ 5001（后端）

docker-compose.yml 中提供了更快的镜像地址注释，按需替换。

📬 加入交流

 

MiroFish 团队正在招募全职/实习生。如果您对多智能体仿真（Multi-agent Simulation）和 LLM 应用感兴趣，欢迎发送简历至：mirofish@shanda.com

📄 致谢

MiroFish 获得盛大集团（Shanda Group）的战略支持与孵化！

MiroFish 的仿真引擎基于 OASIS（Open Agent Social Interaction Simulations） 实现，衷心感谢 CAMEL-AI 团队的开源贡献！

📈 项目统计