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<img src="./static/image/MiroFish_logo_compressed.jpeg" alt="MiroFish Logo" width="75%"/>
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简洁通用的群体智能引擎，预测万物
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<em>A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything</em>
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[](https://github.com/666ghj/MiroFish/stargazers)
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[](https://github.com/666ghj/MiroFish/watchers)
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[](https://github.com/666ghj/MiroFish/network)
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[](https://github.com/666ghj/MiroFish/issues)
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[](https://github.com/666ghj/MiroFish/pulls)
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[](https://github.com/666ghj/MiroFish/blob/main/LICENSE)
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[](https://github.com/666ghj/MiroFish)
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[English](./README-EN.md) | [中文文档](./README.md)
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## ⚡ 项目概述
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**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**。
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> 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>
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> 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
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### 我们的愿景
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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：
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- **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
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- **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
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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。
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## 🎬 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>
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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...
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## 🔄 工作流程
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1. **图谱构建**：现实种子提取 & 个体与群体记忆注入 & GraphRAG构建
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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
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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
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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
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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
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## 🚀 快速开始
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### 前置要求
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> 注：MiroFish在Mac环境下完成开发与测试，Windows兼容性未知，测试中
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| 工具 | 版本要求 | 说明 | 安装检查 |
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| **Node.js** | 18+ | 前端运行环境，包含 npm | `node -v` |
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| **Python** | 3.11+ | 后端运行环境 | `python --version` |
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| **uv** | 最新版 | Python 包管理器 | `uv --version` |
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### 1. 配置环境变量
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```bash
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# 复制示例配置文件
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env 文件，填入必要的 API 密钥
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```
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**必需的环境变量：**
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```env
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# LLM API配置（支持 OpenAI SDK 格式的任意 LLM）
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# 推荐使用阿里百炼平台qwen-plus模型：https://bailian.console.aliyun.com/
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# 注意消耗较大，可先进行小于40轮的模拟尝试
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LLM_API_KEY=your_api_key
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LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
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LLM_MODEL_NAME=qwen-plus
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# Zep Cloud 配置
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# 每月免费额度即可支撑简单使用：https://app.getzep.com/
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ZEP_API_KEY=your_zep_api_key
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```
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### 2. 安装依赖
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```bash
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# 一键安装所有依赖（根目录 + 前端 + 后端）
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npm run setup:all
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```
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或者分步安装：
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```bash
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# 安装 Node 依赖（根目录 + 前端）
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npm run setup
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# 安装 Python 依赖（自动创建虚拟环境）
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npm run setup:backend
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```
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### 3. 启动服务
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```bash
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# 同时启动前后端（在项目根目录执行）
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npm run dev
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```
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**服务地址：**
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- 前端：`http://localhost:3000`
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- 后端 API：`http://localhost:5001`
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**单独启动：**
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```bash
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npm run backend # 仅启动后端
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npm run frontend # 仅启动前端
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```
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## 📄 致谢
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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！
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## 📈 项目统计
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<a href="https://www.star-history.com/#666ghj/MiroFish&type=date&legend=top-left">
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<picture>
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<source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/MiroFish&type=date&theme=dark&legend=top-left" />
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<source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/MiroFish&type=date&legend=top-left" />
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<img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/MiroFish&type=date&legend=top-left" />
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</picture>
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</a>
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