MiroFish：一份文本就能推演未来的群体智能引擎

MiroFish一份文本就能推演未来的群体智能引擎【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当你需要推演一次政策调整会如何牵动各方反应时传统报告只能给结论给不了如果。MiroFish 是一款群体智能预测引擎从一份种子文本新闻、数据报告甚至小说出发自动构建一个平行数字世界让成千上万个拥有独立人格的智能体在其中自由交互你可以随时注入变量提前推演未来的走向。一、能力总览群体智能模拟引擎能做什么种子变图谱上传一份文本自动抽取实体与关系形成 GraphRAG知识图谱增强的检索生成网络作为所有智能体共享的世界观。人格化智能体种群每个智能体拥有独立性格与长期记忆像一支从文本中直接点名的剧团——角色按人设行事群体行为从互动里长出来。双平台并行模拟在 Twitter 与 Reddit 两种社交平台形态上同时开跑智能体发帖、回复、关注形成传播链条。变量注入与报告产出随时以上帝视角注入干预变量模拟结束后 ReportAgent 自动生成推演报告并留在现场供你继续追问。二、实操路径四步构建并运行平行世界第 1 步导入种子文本首页提供拖拽上传框支持常见文本格式。上传后用自然语言写下预测问题例如某公告发布后 72 小时内舆情会如何演变系统会将其作为模拟目标。第 2 步构建知识图谱后端自动切分文本、抽取实体与关系生成可视化的 GraphRAG 知识图谱。[图谱构建服务]backend/app/services/graph_builder.py第 3 步配置并启动模拟系统为每个实体生成角色人设随后在 Twitter 与 Reddit 上启动双平台并行模拟。[双平台模拟管理]backend/app/services/simulation_manager.py第 4 步注入变量与查看报告模拟期间可注入干预变量、观察其影响如何扩散模拟结束后 ReportAgent 自动生成推演报告你还能继续与世界中任意智能体对话追问因果链。⚠️ 注意多智能体模拟的 LLM API 消耗较大首次运行建议控制在 40 轮以内确认效果后再放大规模。三、场景落地如何推演舆情事件与文学结局舆情推演武汉大学案例做了什么以一份武汉大学舆情报告为种子构建舆情世界并分别注入不同的应对策略变量。得到了什么系统将整个过程切分为爆发、发酵、衰退三个阶段各阶段在两个平台上的传播特征被逐段记录。关键结论报告显示爆发期公众信任快速崩塌正向情绪一度跌至 6.4%注入不同应对策略后舆情后续走向出现可对比的分化干预效果从时间线上直接可见。文学结局推演红楼梦做了什么以《红楼梦》前 80 回数十万字文本构建人物关系世界推演失传的后 40 回。得到了什么主要角色的命运推演与红学研究基于人物性格逻辑的主流判断大体吻合。四、跑起来源码与 Docker 两种部署方式源码部署需 Node.js 18、Python 3.11~3.12、uvgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env npm run setup:all npm run dev启动后前端在 3000 端口、后端 API 在 5001 端口。.env中需填入 LLM_API_KEY推荐阿里云百炼 qwen-plus与 ZEP_API_KEY。Docker 部署cp .env.example .env docker compose up -ddocker-compose.yml 内已注释提供镜像加速地址按需替换。MiroFish 把脑子里的如果变成可以观察、可以回放、可以追问的模拟现场。【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