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| title: MiroFish Engine | |
| emoji: 🐟 | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: purple | |
| sdk: docker | |
| app_port: 7860 | |
| pinned: false | |
| <div align="center"> | |
| <img src="./static/image/MiroFish_logo_compressed.jpeg" alt="MiroFish Logo" width="75%"/> | |
| <a href="https://trendshift.io/repositories/16144" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/16144" alt="666ghj%2FMiroFish | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a> | |
| 简洁通用的群体智能引擎，预测万物 | |
| </br> | |
| <em>A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything</em> | |
| <a href="https://www.shanda.com/" target="_blank"><img src="./static/image/shanda_logo.png" alt="666ghj%2MiroFish | Shanda" height="40"/></a> | |
| [](https://github.com/666ghj/MiroFish/stargazers) | |
| [](https://github.com/666ghj/MiroFish/watchers) | |
| [](https://github.com/666ghj/MiroFish/network) | |
| [](https://hub.docker.com/) | |
| [](https://deepwiki.com/666ghj/MiroFish) | |
| [](http://discord.gg/ePf5aPaHnA) | |
| [](https://x.com/mirofish_ai) | |
| [](https://www.instagram.com/mirofish_ai/) | |
| [English](./README-EN.md) | [中文文档](./README.md) | |
| </div> | |
| ## ⚡ 项目概述 | |
| **MiroFish** 是一款基于多智能体技术的新一代 AI 预测引擎。通过提取现实世界的种子信息（如突发新闻、政策草案、金融信号），自动构建出高保真的平行数字世界。在此空间内，成千上万个具备独立人格、长期记忆与行为逻辑的智能体进行自由交互与社会演化。你可透过「上帝视角」动态注入变量，精准推演未来走向——**让未来在数字沙盘中预演，助决策在百战模拟后胜出**。 | |
| > 你只需：上传种子材料（数据分析报告或者有趣的小说故事），并用自然语言描述预测需求</br> | |
| > MiroFish 将返回：一份详尽的预测报告，以及一个可深度交互的高保真数字世界 | |
| ### 我们的愿景 | |
| MiroFish 致力于打造映射现实的群体智能镜像，通过捕捉个体互动引发的群体涌现，突破传统预测的局限： | |
| - **于宏观**：我们是决策者的预演实验室，让政策与公关在零风险中试错 | |
| - **于微观**：我们是个人用户的创意沙盘，无论是推演小说结局还是探索脑洞，皆可有趣、好玩、触手可及 | |
| 从严肃预测到趣味仿真，我们让每一个如果都能看见结果，让预测万物成为可能。 | |
| ## 🌐 在线体验 | |
| 欢迎访问在线 Demo 演示环境，体验我们为你准备的一次关于热点舆情事件的推演预测：[mirofish-live-demo](https://666ghj.github.io/mirofish-demo/) | |
| ## 📸 系统截图 | |
| <div align="center"> | |
| <table> | |
| <tr> | |
| <td><img src="./static/image/Screenshot/运行截图1.png" alt="截图1" width="100%"/></td> | |
| <td><img src="./static/image/Screenshot/运行截图2.png" alt="截图2" width="100%"/></td> | |
| </tr> | |
| <tr> | |
| <td><img src="./static/image/Screenshot/运行截图3.png" alt="截图3" width="100%"/></td> | |
| <td><img src="./static/image/Screenshot/运行截图4.png" alt="截图4" width="100%"/></td> | |
| </tr> | |
| <tr> | |
| <td><img src="./static/image/Screenshot/运行截图5.png" alt="截图5" width="100%"/></td> | |
| <td><img src="./static/image/Screenshot/运行截图6.png" alt="截图6" width="100%"/></td> | |
| </tr> | |
| </table> | |
| </div> | |
| ## 🎬 演示视频 | |
| ### 1. 武汉大学舆情推演预测 + MiroFish项目讲解 | |
| <div align="center"> | |
| <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1VYBsBHEMY/" target="_blank"><img src="./static/image/武大模拟演示封面.png" alt="MiroFish Demo Video" width="75%"/></a> | |
| 点击图片查看使用微舆BettaFish生成的《武大舆情报告》进行预测的完整演示视频 | |
| </div> | |
| ### 2. 《红楼梦》失传结局推演预测 | |
| <div align="center"> | |
| <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1cPk3BBExq" target="_blank"><img src="./static/image/红楼梦模拟推演封面.jpg" alt="MiroFish Demo Video" width="75%"/></a> | |
| 点击图片查看基于《红楼梦》前80回数十万字，MiroFish深度预测失传结局 | |
| </div> | |
| > **金融方向推演预测**、**时政要闻推演预测**等示例陆续更新中... | |
| ## 🔄 工作流程 | |
| 1. **图谱构建**：现实种子提取 & 个体与群体记忆注入 & GraphRAG构建 | |
| 2. **环境搭建**：实体关系抽取 & 人设生成 & 环境配置Agent注入仿真参数 | |
| 3. **开始模拟**：双平台并行模拟 & 自动解析预测需求 & 动态更新时序记忆 | |
| 4. **报告生成**：ReportAgent拥有丰富的工具集与模拟后环境进行深度交互 | |
| 5. **深度互动**：与模拟世界中的任意一位进行对话 & 与ReportAgent进行对话 | |
| ## 🚀 快速开始 | |
| ### 一、源码部署（推荐） | |
| #### 前置要求 | |
| | 工具 | 版本要求 | 说明 | 安装检查 | | |
| |------|---------|------|---------| | |
| | **Node.js** | 18+ | 前端运行环境，包含 npm | `node -v` | | |
| | **Python** | ≥3.11, ≤3.12 | 后端运行环境 | `python --version` | | |
| | **uv** | 最新版 | Python 包管理器 | `uv --version` | | |
| #### 1. 配置环境变量 | |
| ```bash | |
| # 复制示例配置文件 | |
| cp .env.example .env | |
| # 编辑 .env 文件，填入必要的 API 密钥 | |
| ``` | |
| **必需的环境变量：** | |
| ```env | |
| # LLM API配置（支持 OpenAI SDK 格式的任意 LLM API） | |
| # 推荐使用阿里百炼平台qwen-plus模型：https://bailian.console.aliyun.com/ | |
| # 注意消耗较大，可先进行小于40轮的模拟尝试 | |
| 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 | |
| # 每月免费额度即可支撑简单使用：https://app.getzep.com/ | |
| ZEP_API_KEY=your_zep_api_key | |
| ``` | |
| #### 2. 安装依赖 | |
| ```bash | |
| # 一键安装所有依赖（根目录 + 前端 + 后端） | |
| npm run setup:all | |
| ``` | |
| 或者分步安装： | |
| ```bash | |
| # 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 | |
| ```bash | |
| # 同时启动前后端（在项目根目录执行） | |
| npm run dev | |
| ``` | |
| **服务地址：** | |
| - 前端：`http://localhost:3000` | |
| - 后端 API：`http://localhost:5001` | |
| **单独启动：** | |
| ```bash | |
| npm run backend # 仅启动后端 | |
| npm run frontend # 仅启动前端 | |
| ``` | |
| ### 二、Docker 部署 | |
| ```bash | |
| # 1. 配置环境变量（同源码部署） | |
| cp .env.example .env | |
| # 2. 拉取镜像并启动 | |
| docker compose up -d | |
| ``` | |
| 默认会读取根目录下的 `.env`，并映射端口 `3000（前端）/5001（后端）` | |
| > 在 `docker-compose.yml` 中已通过注释提供加速镜像地址，可按需替换 | |
| ## 📬 更多交流 | |
| <div align="center"> | |
| <img src="./static/image/QQ群.png" alt="QQ交流群" width="60%"/> | |
| </div> | |
| | |
| MiroFish团队长期招募全职/实习，如果你对多Agent应用感兴趣，欢迎投递简历至：**mirofish@shanda.com** | |
| ## 📄 致谢 | |
| **MiroFish 得到了盛大集团的战略支持和孵化！** | |
| MiroFish 的仿真引擎由 **[OASIS](https://github.com/camel-ai/oasis)** 驱动，我们衷心感谢 CAMEL-AI 团队的开源贡献！ | |
| ## 📈 项目统计 | |
| <a href="https://www.star-history.com/#666ghj/MiroFish&type=date&legend=top-left"> | |
| <picture> | |
| <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/MiroFish&type=date&theme=dark&legend=top-left" /> | |
| <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/MiroFish&type=date&legend=top-left" /> | |
| <img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/MiroFish&type=date&legend=top-left" /> | |
| </picture> | |
| </a> | |