MiroFish实战指南如何用一份报告推演未来走向【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/MiroFishMiroFish是一款简洁通用的群体智能预测引擎丢一份报告或小说进去它会自动构建出由数百个智能体组成的平行世界让事件在模拟社交媒体上预演出结果。核心思路是把非结构化文本变成知识图谱再生成一群有独立人格的智能体靠它们自由互动推动趋势演化。它解决了什么老问题做舆情应对方案、市场趋势判断时最常见的卡点是想验证如果做了X会怎样但现实世界不允许重来。你只能靠历史案例和经验拍脑袋变量一改就得从头再推一遍。MiroFish的思路是把这种验证变成一次仿真从已有文本里提取种子信息构建一组智能体在不真实的世界里先跑一遍再来看结果。拆开看它到底怎么跑的它如何把一堆散乱文本变成一张关系网这一步把上传的报告变成谁是谁、谁和谁有关系的网状结构。系统先让大模型从文本里定义实体类型人物、机构、媒体、政府等抽象概念会被过滤掉再把文本按500字符切块批量写入图数据库Zep逐渐长成一张节点是实体、边是关系、且带时间戳的知识图谱。就像把一堆杂乱的通话记录整理成通讯录每条记录还标着和谁相关、和谁有过争执。对应模块backend/app/services/graph_builder.py批量生成几百个有性格的角色图谱建好后系统为每个实体生成完整人设姓名、职业、性格、说话风格各自拥有独立记忆。这样模拟启动时每个角色发帖和回复都会遵循自己的逻辑而不是所有人共用一套话术。对应模块backend/app/services/oasis_profile_generator.py并行模拟两个社交平台并产出报告仿真由OASIS引擎驱动Twitter和Reddit两个社交平台并行跑角色发帖、点赞、回复每个动作按轮次记录在案关系网随互动实时更新便于事后回溯核对。模拟结束后ReportAgent先规划报告目录再逐段撰写过程中还可以采访世界里任意一个角色拿到第一视角的说法。对应模块backend/app/services/simulation_runner.py底层仿真引擎来自开源项目OASISCAMEL-AI每轮模拟会消耗大量LLM调用官方建议先用40轮以内试跑确认链路正常后再加量。从零到跑通三步搞定克隆代码并配置密钥git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env编辑.env填入LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME、ZEP_API_KEY。LLM接口兼容OpenAI格式README推荐先用百炼的qwen-plus试跑。 这两个密钥缺一不可漏配ZEP_API_KEY时图谱构建环节会直接报错停止排查时容易只盯着LLM配置而忽略它。一键安装依赖npm run setup:all前置要求Node.js 18、Python 3.11-3.12并安装好uv包管理器。启动服务npm run dev前端跑在 http://localhost:3000 后端API在 http://localhost:5001 。机器上已有Docker的话前面几步可以跳过cp .env.example .env docker compose up -d拿真实数据跑一遍模拟一次校园舆情事件演化输入是一份武汉大学舆情事件报告系统在模拟社交平台里跑多轮仿真并注入不同的应对策略作为变量。产出的报告把舆情切成爆发0-24小时、发酵24-72小时、衰退72小时后三段深度互动环节里可以直接问ReportAgent某某角色现在的立场是什么它会基于模拟记忆作答。给《红楼梦》前80回推演结局输入是前80回数十万字文本系统先抽取人物关系网再为每个角色生成人设并跑仿真。输出是一版主要角色命运与家族兴衰走向的推演结果与红学界的通行观点大体一致说明这套工具不只对新闻类文本有效。装到你自己机器上源码方式克隆代码、装依赖、起服务一组命令搞定cp之后记得在.env里补上LLM和Zep两个密钥# 前置Node.js 18、Python 3.11-3.12、uv git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env npm run setup:all npm run dev容器方式配好环境变量后用compose启动默认映射3000前端和5001后端两个端口cp .env.example .env docker compose up -d⚠️docker-compose.yml注释里给了镜像加速地址拉取慢时直接替换镜像源即可无需额外配置。适合做舆情应对和策略研究的人、想低成本验证假设的数据分析者以及想给故事逻辑做压力测试的作者。把仓库clone下来丢一份你领域的文档进去先看看它给你拼出什么样的关系网。【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 MiroFish实战指南：如何用一份报告推演未来走向
MiroFish实战指南如何用一份报告推演未来走向【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/MiroFishMiroFish是一款简洁通用的群体智能预测引擎丢一份报告或小说进去它会自动构建出由数百个智能体组成的平行世界让事件在模拟社交媒体上预演出结果。核心思路是把非结构化文本变成知识图谱再生成一群有独立人格的智能体靠它们自由互动推动趋势演化。它解决了什么老问题做舆情应对方案、市场趋势判断时最常见的卡点是想验证如果做了X会怎样但现实世界不允许重来。你只能靠历史案例和经验拍脑袋变量一改就得从头再推一遍。MiroFish的思路是把这种验证变成一次仿真从已有文本里提取种子信息构建一组智能体在不真实的世界里先跑一遍再来看结果。拆开看它到底怎么跑的它如何把一堆散乱文本变成一张关系网这一步把上传的报告变成谁是谁、谁和谁有关系的网状结构。系统先让大模型从文本里定义实体类型人物、机构、媒体、政府等抽象概念会被过滤掉再把文本按500字符切块批量写入图数据库Zep逐渐长成一张节点是实体、边是关系、且带时间戳的知识图谱。就像把一堆杂乱的通话记录整理成通讯录每条记录还标着和谁相关、和谁有过争执。对应模块backend/app/services/graph_builder.py批量生成几百个有性格的角色图谱建好后系统为每个实体生成完整人设姓名、职业、性格、说话风格各自拥有独立记忆。这样模拟启动时每个角色发帖和回复都会遵循自己的逻辑而不是所有人共用一套话术。对应模块backend/app/services/oasis_profile_generator.py并行模拟两个社交平台并产出报告仿真由OASIS引擎驱动Twitter和Reddit两个社交平台并行跑角色发帖、点赞、回复每个动作按轮次记录在案关系网随互动实时更新便于事后回溯核对。模拟结束后ReportAgent先规划报告目录再逐段撰写过程中还可以采访世界里任意一个角色拿到第一视角的说法。对应模块backend/app/services/simulation_runner.py底层仿真引擎来自开源项目OASISCAMEL-AI每轮模拟会消耗大量LLM调用官方建议先用40轮以内试跑确认链路正常后再加量。从零到跑通三步搞定克隆代码并配置密钥git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env编辑.env填入LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME、ZEP_API_KEY。LLM接口兼容OpenAI格式README推荐先用百炼的qwen-plus试跑。 这两个密钥缺一不可漏配ZEP_API_KEY时图谱构建环节会直接报错停止排查时容易只盯着LLM配置而忽略它。一键安装依赖npm run setup:all前置要求Node.js 18、Python 3.11-3.12并安装好uv包管理器。启动服务npm run dev前端跑在 http://localhost:3000 后端API在 http://localhost:5001 。机器上已有Docker的话前面几步可以跳过cp .env.example .env docker compose up -d拿真实数据跑一遍模拟一次校园舆情事件演化输入是一份武汉大学舆情事件报告系统在模拟社交平台里跑多轮仿真并注入不同的应对策略作为变量。产出的报告把舆情切成爆发0-24小时、发酵24-72小时、衰退72小时后三段深度互动环节里可以直接问ReportAgent某某角色现在的立场是什么它会基于模拟记忆作答。给《红楼梦》前80回推演结局输入是前80回数十万字文本系统先抽取人物关系网再为每个角色生成人设并跑仿真。输出是一版主要角色命运与家族兴衰走向的推演结果与红学界的通行观点大体一致说明这套工具不只对新闻类文本有效。装到你自己机器上源码方式克隆代码、装依赖、起服务一组命令搞定cp之后记得在.env里补上LLM和Zep两个密钥# 前置Node.js 18、Python 3.11-3.12、uv git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env npm run setup:all npm run dev容器方式配好环境变量后用compose启动默认映射3000前端和5001后端两个端口cp .env.example .env docker compose up -d⚠️docker-compose.yml注释里给了镜像加速地址拉取慢时直接替换镜像源即可无需额外配置。适合做舆情应对和策略研究的人、想低成本验证假设的数据分析者以及想给故事逻辑做压力测试的作者。把仓库clone下来丢一份你领域的文档进去先看看它给你拼出什么样的关系网。【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