MiroFish Logo 666ghj%2FMiroFish | Trendshift 简洁通用的群体智能引擎,预测万物
A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything 666ghj%2MiroFish | Shanda [![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/666ghj/MiroFish?style=flat-square&color=DAA520)](https://github.com/666ghj/MiroFish/stargazers) [![GitHub Watchers](https://img.shields.io/github/watchers/666ghj/MiroFish?style=flat-square)](https://github.com/666ghj/MiroFish/watchers) [![GitHub Forks](https://img.shields.io/github/forks/666ghj/MiroFish?style=flat-square)](https://github.com/666ghj/MiroFish/network) [![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-Build-2496ED?style=flat-square&logo=docker&logoColor=white)](https://hub.docker.com/) [![Ask DeepWiki](https://deepwiki.com/badge.svg)](https://deepwiki.com/666ghj/MiroFish) [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-Join-5865F2?style=flat-square&logo=discord&logoColor=white)](http://discord.gg/ePf5aPaHnA) [![X](https://img.shields.io/badge/X-Follow-000000?style=flat-square&logo=x&logoColor=white)](https://x.com/mirofish_ai) [![Instagram](https://img.shields.io/badge/Instagram-Follow-E4405F?style=flat-square&logo=instagram&logoColor=white)](https://www.instagram.com/mirofish_ai/) **Языки / Languages:** [English](./README.md) · [中文](./README-ZH.md) · [Español](./README-ES.md) · [Français](./README-FR.md) · [Português](./README-PT.md) · [Русский](./README-RU.md) · [Deutsch](./README-DE.md)
## ⚡ Обзор **MiroFish** — это AI-движок прогнозирования нового поколения на основе мультиагентных технологий. Извлекая исходную информацию из реального мира (например, срочные новости, проекты политик или финансовые сигналы), он автоматически создаёт высокоточный параллельный цифровой мир. В этом пространстве тысячи интеллектуальных агентов с независимыми личностями, долгосрочной памятью и поведенческой логикой свободно взаимодействуют и социально эволюционируют. Вы можете динамически вводить переменные с «божественной перспективы» для точного прогнозирования будущих траекторий — **репетируйте будущее в цифровой песочнице и принимайте решения после бесчисленных симуляций**. > Вам нужно только: загрузить исходные материалы (аналитические отчёты или интересные истории) и описать требования к прогнозу на естественном языке
> MiroFish вернёт: подробный отчёт прогноза и интерактивный высокоточный цифровой мир ### Наше видение MiroFish стремится создать зеркало коллективного интеллекта, отражающее реальность. Захватывая коллективное возникновение, вызванное индивидуальными взаимодействиями, мы преодолеваем ограничения традиционного прогнозирования: - **На макроуровне**: мы — лаборатория репетиций для лиц, принимающих решения, позволяющая тестировать политику и PR без риска - **На микроуровне**: мы — творческая песочница для отдельных пользователей — будь то вывод финалов романов или исследование воображаемых сценариев, всё может быть интересным и доступным От серьёзных прогнозов до игровых симуляций — мы позволяем каждому «а что, если» увидеть результат, делая возможным прогнозирование чего угодно. ## 🌐 Онлайн-демо Посетите нашу онлайн-демонстрацию и опробуйте симуляцию прогноза по актуальным событиям общественного мнения, которую мы подготовили для вас: [mirofish-live-demo](https://666ghj.github.io/mirofish-demo/) ## 📸 Скриншоты
Скриншот 1 Скриншот 2
Скриншот 3 Скриншот 4
Скриншот 5 Скриншот 6
## 🎬 Демонстрационные видео ### 1. Симуляция общественного мнения Уханьского университета + представление проекта MiroFish
Демо-видео MiroFish Нажмите на изображение, чтобы посмотреть полное демо-видео прогноза с использованием «Отчёта об общественном мнении Уханьского университета», сгенерированного BettaFish
### 2. Симуляция утерянного финала «Сон в красном тереме»
Демо-видео MiroFish Нажмите на изображение, чтобы увидеть глубокий прогноз MiroFish утерянного финала на основе сотен тысяч слов из первых 80 глав «Сна в красном тереме»
> Скоро появятся примеры **финансового прогнозирования**, **прогнозирования политических новостей** и другие... ## 🔄 Рабочий процесс 1. **Построение графа**: Извлечение исходных данных и инъекция индивидуальной/коллективной памяти и построение GraphRAG 2. **Настройка среды**: Извлечение связей между сущностями, генерация персон и инъекция конфигурации агентов 3. **Симуляция**: Параллельная симуляция на двух платформах, автоматический разбор требований к прогнозу и динамическое обновление временной памяти 4. **Генерация отчётов**: ReportAgent с богатым набором инструментов для глубокого взаимодействия со средой после симуляции 5. **Глубокое взаимодействие**: Общайтесь с любым агентом в симулированном мире и взаимодействуйте с ReportAgent ## 🚀 Быстрый старт ### Вариант 1: Развёртывание из исходного кода (рекомендуется) #### Требования | Инструмент | Версия | Описание | Проверка установки | |------|---------|-------------|-------------------| | **Node.js** | 18+ | Среда выполнения frontend, включает npm | `node -v` | | **Python** | ≥3.11, ≤3.12 | Среда выполнения backend | `python --version` | | **uv** | Последняя | Менеджер пакетов Python | `uv --version` | #### 1. Настройка переменных окружения ```bash # Скопировать пример конфигурационного файла cp .env.example .env # Отредактировать файл .env и заполнить необходимые API-ключи ``` **Обязательные переменные окружения:** ```env # Конфигурация LLM API (поддерживает любой LLM API в формате OpenAI SDK) # Рекомендуется: модель Qwen-plus от Alibaba через Bailian Platform: https://bailian.console.aliyun.com/ # Высокое потребление, сначала попробуйте симуляции менее 40 раундов LLM_API_KEY=your_api_key LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 LLM_MODEL_NAME=qwen-plus # Конфигурация Zep Cloud # Бесплатная месячная квота достаточна для простого использования: https://app.getzep.com/ ZEP_API_KEY=your_zep_api_key ``` #### 2. Установка зависимостей ```bash # Установка всех зависимостей одной командой (корень + frontend + backend) npm run setup:all ``` Или пошаговая установка: ```bash # Установить Node-зависимости (корень + frontend) npm run setup # Установить Python-зависимости (backend, автоматически создаёт виртуальное окружение) npm run setup:backend ``` #### 3. Запуск сервисов ```bash # Запустить frontend и backend (из корня проекта) npm run dev ``` **Адреса сервисов:** - Frontend: `http://localhost:3000` - Backend API: `http://localhost:5001` **Запуск по отдельности:** ```bash npm run backend # Только backend npm run frontend # Только frontend ``` ### Вариант 2: Развёртывание через Docker ```bash # 1. Настроить переменные окружения (как при развёртывании из исходников) cp .env.example .env # 2. Загрузить образ и запустить docker compose up -d ``` По умолчанию читает `.env` из корневого каталога, порты `3000 (frontend) / 5001 (backend)` > Адрес зеркала для более быстрой загрузки указан в комментариях в `docker-compose.yml`, при необходимости замените. ## 📬 Присоединяйтесь к обсуждению
Группа QQ
  Команда MiroFish набирает сотрудников на полную занятость/стажировку. Если вас интересуют мультиагентная симуляция и LLM-приложения, отправляйте резюме на: **mirofish@shanda.com** ## 📄 Благодарности **MiroFish получил стратегическую поддержку и инкубацию от Shanda Group!** Движок симуляции MiroFish работает на **[OASIS (Open Agent Social Interaction Simulations)](https://github.com/camel-ai/oasis)**. Мы искренне благодарим команду CAMEL-AI за их вклад в open source! ## 📈 Статистика проекта Star History Chart