如何跑一次智能体群体模拟来看未来MiroFish完整上手指南【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 是一款开源的群体智能模拟引擎你上传一份材料、用一句自然语言说明预测需求它就会搭起一个由成百上千个 AI 智能体组成的群体环境让这些智能体自由互动、相互影响最后交给你一份结构完整的预测报告。全程不需要你写一行代码。第一次体验让 AI 把没写完的故事演出来 先讲一个已经发生过的真实案例。把《红楼梦》前 80 回、几十万字的原文丢给 MiroFish问它“后续故事会怎么走”。运行结束后你会拿到一份推演报告每个人物的结局沿着既有性格和前期情节展开而不是随机拼凑。同样一套流程也能处理更务实的事。比如武汉大学一起舆情事件上传一份数据分析报告后引擎会预测舆情爆发、扩散、消退的节奏并给出关键回应节点。做研究、做公关、写故事找到的都能在这里找到用武之地。模拟跑完后你能带走三样东西第一样是预测报告。它不是流水账而是结论先行先给判断再给依据每一条论断都能回溯到模拟中观察到的群体行为。第二样是一张可视化关系图谱。谁和谁关联紧密、哪个个体是关键节点、观点在哪些人之间流动点开任意节点都能看到它的身份、关系和摘要。第三样是一个还可以继续提问的模拟世界。报告生成后你不必直接关掉页面既可以继续追问报告里的结论也可以单独找模拟中的任意一位“居民”对话听他用自己的口吻解释当时为什么那样做。机制拆解一份材料如何变成群体 整个过程分成五步界面顶部会实时显示你进行到哪一步。第一步图谱构建从你上传的材料里抽取人物、组织、事件建立 GraphRAG 知识图谱相当于给智能体注入初始记忆。第二步环境搭建系统为每个实体生成完整人设再自动推导仿真参数——模拟多少个体、跑多少分钟、平台活跃度如何这些都会列在一个面板里供你核对。相关实现可以看 图谱构建代码 和 人设生成代码。第三步开始模拟智能体在两个社交平台并行发帖、评论、转发记忆随时间推进不断更新。第四步由 ReportAgent 带着自己的工具集回看模拟全过程交叉验证后写出报告源码在 report_agent.py。第五步则是开放深度互动你随时可以进入现场追问。三步在本地跑起 MiroFish ️环境要求不高Node.js 18 以上、Python 3.11 或 3.12、再加上包管理器 uv。确认版本后第一步是配置环境变量把示例文件复制为.env填两组密钥LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME官方示例用的是百炼的 qwen-plus以及ZEP_API_KEY记忆存储免费额度就够日常使用。cp .env.example .env # 然后编辑填入密钥 npm run setup:all # 一键装好根目录、前端、后端全部依赖 npm run dev # 同时启动前后端启动后浏览器打开http://localhost:3000就能看到下面的首页后端 API 跑在http://localhost:5001。如果你只想用容器配好.env后执行docker compose up -d即可端口映射与源码方式一致。报告生成之后多问几个问题更有趣报告页面右侧有“进入深度互动”入口。进去之后 Report Agent 带着四类工具待命全量图谱深钻、全局检索、快速搜索、对单个智能体的采访。你可以直接问“接下来 24 小时舆情最可能往哪个方向走”它会去查图谱、翻对话记录再作答。给新手的两条建议第一次跑控制在 40 轮以内成本低、出结果快先走通全流程确认没问题后再加大个体数量和轮次。底层仿真是 OASIS 引擎驱动的记忆由 Zep 承担这两点也是后续想深入源码时的重点入口对应 模拟运行代码。接下来你可以这样做把仓库克隆下来https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish填好.env里的两组密钥选一份你真正关心的材料——一份舆情报告、一个小说开头、一份行业分析——上传它跑一次小规模模拟然后用深度互动把报告里最让你意外的结论多追问几轮。【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
如何跑一次智能体群体模拟来看未来：MiroFish完整上手指南
如何跑一次智能体群体模拟来看未来MiroFish完整上手指南【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 是一款开源的群体智能模拟引擎你上传一份材料、用一句自然语言说明预测需求它就会搭起一个由成百上千个 AI 智能体组成的群体环境让这些智能体自由互动、相互影响最后交给你一份结构完整的预测报告。全程不需要你写一行代码。第一次体验让 AI 把没写完的故事演出来 先讲一个已经发生过的真实案例。把《红楼梦》前 80 回、几十万字的原文丢给 MiroFish问它“后续故事会怎么走”。运行结束后你会拿到一份推演报告每个人物的结局沿着既有性格和前期情节展开而不是随机拼凑。同样一套流程也能处理更务实的事。比如武汉大学一起舆情事件上传一份数据分析报告后引擎会预测舆情爆发、扩散、消退的节奏并给出关键回应节点。做研究、做公关、写故事找到的都能在这里找到用武之地。模拟跑完后你能带走三样东西第一样是预测报告。它不是流水账而是结论先行先给判断再给依据每一条论断都能回溯到模拟中观察到的群体行为。第二样是一张可视化关系图谱。谁和谁关联紧密、哪个个体是关键节点、观点在哪些人之间流动点开任意节点都能看到它的身份、关系和摘要。第三样是一个还可以继续提问的模拟世界。报告生成后你不必直接关掉页面既可以继续追问报告里的结论也可以单独找模拟中的任意一位“居民”对话听他用自己的口吻解释当时为什么那样做。机制拆解一份材料如何变成群体 整个过程分成五步界面顶部会实时显示你进行到哪一步。第一步图谱构建从你上传的材料里抽取人物、组织、事件建立 GraphRAG 知识图谱相当于给智能体注入初始记忆。第二步环境搭建系统为每个实体生成完整人设再自动推导仿真参数——模拟多少个体、跑多少分钟、平台活跃度如何这些都会列在一个面板里供你核对。相关实现可以看 图谱构建代码 和 人设生成代码。第三步开始模拟智能体在两个社交平台并行发帖、评论、转发记忆随时间推进不断更新。第四步由 ReportAgent 带着自己的工具集回看模拟全过程交叉验证后写出报告源码在 report_agent.py。第五步则是开放深度互动你随时可以进入现场追问。三步在本地跑起 MiroFish ️环境要求不高Node.js 18 以上、Python 3.11 或 3.12、再加上包管理器 uv。确认版本后第一步是配置环境变量把示例文件复制为.env填两组密钥LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME官方示例用的是百炼的 qwen-plus以及ZEP_API_KEY记忆存储免费额度就够日常使用。cp .env.example .env # 然后编辑填入密钥 npm run setup:all # 一键装好根目录、前端、后端全部依赖 npm run dev # 同时启动前后端启动后浏览器打开http://localhost:3000就能看到下面的首页后端 API 跑在http://localhost:5001。如果你只想用容器配好.env后执行docker compose up -d即可端口映射与源码方式一致。报告生成之后多问几个问题更有趣报告页面右侧有“进入深度互动”入口。进去之后 Report Agent 带着四类工具待命全量图谱深钻、全局检索、快速搜索、对单个智能体的采访。你可以直接问“接下来 24 小时舆情最可能往哪个方向走”它会去查图谱、翻对话记录再作答。给新手的两条建议第一次跑控制在 40 轮以内成本低、出结果快先走通全流程确认没问题后再加大个体数量和轮次。底层仿真是 OASIS 引擎驱动的记忆由 Zep 承担这两点也是后续想深入源码时的重点入口对应 模拟运行代码。接下来你可以这样做把仓库克隆下来https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish填好.env里的两组密钥选一份你真正关心的材料——一份舆情报告、一个小说开头、一份行业分析——上传它跑一次小规模模拟然后用深度互动把报告里最让你意外的结论多追问几轮。【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
