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<img src="./static/image/MiroFish_logo_compressed.jpeg" alt="MiroFish Logo" width="75%"/>

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>

[![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/666ghj/MiroFish?style=flat-square)](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)
[![GitHub Issues](https://img.shields.io/github/issues/666ghj/MiroFish?style=flat-square)](https://github.com/666ghj/MiroFish/issues)
[![GitHub Pull Requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/666ghj/MiroFish?style=flat-square)](https://github.com/666ghj/MiroFish/pulls)

[![GitHub License](https://img.shields.io/github/license/666ghj/MiroFish?style=flat-square)](https://github.com/666ghj/MiroFish/blob/main/LICENSE)
[![Version](https://img.shields.io/badge/version-v0.1.0-green.svg?style=flat-square)](https://github.com/666ghj/MiroFish)

[English](./README-EN.md) | [中文文档](./README.md)

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## ⚡ 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。

## 🎬 演示视频


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<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
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> 红楼梦结局模拟推演演示视频、金融方向预测示例演示视频等陆续更新中...

## 🔄 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

### 前置要求

> 注：MiroFish在Mac环境下完成开发与测试，Windows兼容性未知，测试中

| 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+ | 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）
# 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（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
```

## 📄 致谢

MiroFish 的核心仿真引擎由 **[OASIS](https://github.com/camel-ai/oasis)** 驱动。OASIS 是由 [CAMEL-AI](https://github.com/camel-ai) 团队开发的高性能社交媒体模拟框架，支持百万级智能体交互仿真，为 MiroFish 的群体智能涌现提供了坚实的技术基础。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>
