由盛大集團戰略孵化 · 基於 CAMEL-AI OASIS 模擬引擎

群體智能引擎
預測萬物

MiroFish 是新世代多代理 AI 預測引擎。從真實世界擷取種子資訊,自動建構高擬真平行數位世界——在數位沙盒中彩排未來,在無數次模擬後贏得決策。

59.8k+: GitHub Stars
9.3k+: Forks
AGPL-3.0: 開源授權

Core Features

核心特色

從圖譜建構到深度互動,MiroFish 將群體智能模擬的每個環節打磨到極致。

多代理群體模擬

千萬個擁有獨立人格、長期記憶與行為邏輯的智能代理在平行世界中自由互動、社會演化。

GraphRAG 知識圖譜

從種子資訊抽取實體關係,建構高擬真知識圖譜,作為模擬世界的底層真實。

雙平台並行模擬

在多個社交平台架構上同步推演,捕捉跨平台輿論擴散與群體行為的真實樣貌。

動態時序記憶

代理記憶隨模擬時間軸動態更新,讓行為決策真正具備時間維度的演化能力。

ReportAgent 深度報告

報告代理具備豐富工具集,在模擬結束後深度回放、提煉,生成精確的預測報告。

與任意代理對話

你可以走進模擬世界,與其中任意代理對話,或與 ReportAgent 進行深度互動。

Workflow

五步打造預測世界

從種子資訊到深度互動,完整流程全由 MiroFish 自動完成。

圖譜建構

種子資訊抽取、個體與集體記憶注入、GraphRAG 構建

環境建置

實體關係抽取、人格生成、代理參數注入

模擬執行

雙平台並行模擬、自動解析預測需求、動態時序記憶更新

報告生成

ReportAgent 帶著豐富工具,深度互動於模擬後的環境

深度互動

與模擬世界中的任意代理對話,與 ReportAgent 持續挖掘

Screenshots

產品介面一覽

實際運行中的 MiroFish 控制台、模擬世界與報告生成介面。

Demo Videos

實戰 Demo 影片

點擊下方影片縮圖,前往 Bilibili 觀看完整推演過程。

武漢大學輿情模擬

完整 Demo:基於 BettaFish 生成的「武漢大學輿情報告」進行群體預測推演。

紅樓夢失落結局推演

以前八十回數十萬字為底,讓 MiroFish 深度推演紅樓夢失落的結局。

更多金融預測、政治新聞推演案例即將推出……

Use Cases

從嚴肅預測到趣味推演

MiroFish 同時是決策者的彩排實驗室,也是個體用戶的創意沙盒。

輿情模擬金融預測政治新聞推演歷史事件重演小說結局推測政策風險彩排公關危機沙盤創意劇本實驗

Quick Start

三步快速啟動

MiroFish 同時支援原始碼部署與 Docker 一鍵啟動。

1. 取得專案

git clone https://github.com/666ghj/MiroFish.git
cd MiroFish

2. 設定環境變數

cp .env.example .env
# 填入 LLM_API_KEY、ZEP_API_KEY 等必要金鑰

3. 安裝依賴並啟動

npm run setup:all
npm run dev
# 前端:http://localhost:3000
# 後端:http://localhost:5001

或使用 Docker:

cp .env.example .env
docker compose up -d

需求:Node.js 18+、Python 3.11–3.12、uv。推薦使用阿里百煉平台的 Qwen-plus 模型,搭配 Zep Cloud 免費額度即可開始。

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