MiroFish 最简部署5 步跑通你的第一次群体预测【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/MiroFishMiroFish 是一款群体智能预测引擎上传一份新闻、报告或小说作为种子素材它会自动构建一个由多个智能体组成的数字世界模拟其中的社会互动最终输出一份预测报告和可交互的推演环境。本文带你从干净环境开始用两条部署路径完成第一次预测并说明沿途最容易踩的坑。先备好两把 API 密钥启动前你需要准备两个密钥一个 LLM 密钥支持 OpenAI SDK 格式的任意大模型服务均可官方推荐阿里云百炼平台的 qwen-plus以及一个 Zep Cloud 密钥每月免费额度就够轻度使用。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env然后编辑.env把LLM_API_KEY、ZEP_API_KEY填上并按你实际使用的服务设置LLM_BASE_URL和LLM_MODEL_NAME。✅ 提示密钥不填对服务也能启动但一执行模拟就会报错。一次性配齐比事后排查省事得多。预期结果.env里不再有任何占位符所有配置项都有真实值。拉取代码并用 Docker 启动只要系统装好了 Docker走这条最短路径docker compose up -d该命令会自动拉取官方镜像、读取根目录的.env把前后端一起放进容器后台运行并把 3000前端和 5001后端两个端口映射到本机。预期结果docker compose ps显示容器处于 Up 状态。⚠️ 注意首次拉取镜像可能要几分钟。如果网络慢docker-compose.yml里以注释形式给了一个加速镜像地址替换后再启动即可。服务启动成功后的 Web 界面检查页面是否跑起来用浏览器打开 http://localhost:3000 。预期结果看到预测流程的分步界面再访问 http://localhost:5001 确认后端 API 同样在线。上传种子素材并跑一次预测在界面里上传种子素材数据分析报告、新闻稿、小说章节都可以用自然语言描述你的预测需求然后让系统依次走完图谱构建、环境配置、双平台并行模拟、报告生成、深度交互。 技巧模拟轮数越多token 消耗越大。第一次先设到 40 轮以内跑通流程比追求精度更重要。一次完整推演后生成的预测报表预期结果拿到一份结构化的预测报告并且可以在深度交互环节单独追问模拟世界里的任何一个智能体。想改代码就换源码启动Docker 适合体验要修改代码先停掉容器改用源码方式。前提是本地有 Node.js 18、Python 3.11 以上和 uvnpm run setup:all npm run dev第一条命令一次性装好前端依赖和后端虚拟环境第二条同时拉起前后端端口与 Docker 方式完全一致。只调其中一端时用npm run backend或npm run frontend单独启动。预期结果终端同时滚动出前后端两段日志浏览器自动打开 3000 端口页面。后端核心逻辑集中在 backend/app/前端各步骤的组件在 frontend/src/components/开发状态下改动后热更新即可看到效果。处理常见的三类故障页面打不开→ 本机 3000 或 5001 端口被占用 → 改docker-compose.yml中的端口映射换成空闲端口后重启容器。界面能打开一点模拟就报错→.env密钥没填对或 BASE_URL 写错 → 先单独验证两个密钥能否调用再回来重试。源码部署时 npm 安装失败→ 网络超时 → 换个网络环境或换 npm 镜像源后重新执行安装命令。检查一次是否真正跑通http://localhost:3000 能打开界面5001 后端接口在线上传种子素材并提交预测请求后五个环节无中断拿到预测报告且能继续与模拟环境中的智能体对话这三项全部通过后建议的下一步是保持这套默认部署不动先回到.env里把模拟轮数调小把完整流程再完整跑一遍等结果稳定了再考虑动代码。【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 MiroFish 最简部署：5 步跑通你的第一次群体预测
MiroFish 最简部署5 步跑通你的第一次群体预测【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/MiroFishMiroFish 是一款群体智能预测引擎上传一份新闻、报告或小说作为种子素材它会自动构建一个由多个智能体组成的数字世界模拟其中的社会互动最终输出一份预测报告和可交互的推演环境。本文带你从干净环境开始用两条部署路径完成第一次预测并说明沿途最容易踩的坑。先备好两把 API 密钥启动前你需要准备两个密钥一个 LLM 密钥支持 OpenAI SDK 格式的任意大模型服务均可官方推荐阿里云百炼平台的 qwen-plus以及一个 Zep Cloud 密钥每月免费额度就够轻度使用。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env然后编辑.env把LLM_API_KEY、ZEP_API_KEY填上并按你实际使用的服务设置LLM_BASE_URL和LLM_MODEL_NAME。✅ 提示密钥不填对服务也能启动但一执行模拟就会报错。一次性配齐比事后排查省事得多。预期结果.env里不再有任何占位符所有配置项都有真实值。拉取代码并用 Docker 启动只要系统装好了 Docker走这条最短路径docker compose up -d该命令会自动拉取官方镜像、读取根目录的.env把前后端一起放进容器后台运行并把 3000前端和 5001后端两个端口映射到本机。预期结果docker compose ps显示容器处于 Up 状态。⚠️ 注意首次拉取镜像可能要几分钟。如果网络慢docker-compose.yml里以注释形式给了一个加速镜像地址替换后再启动即可。服务启动成功后的 Web 界面检查页面是否跑起来用浏览器打开 http://localhost:3000 。预期结果看到预测流程的分步界面再访问 http://localhost:5001 确认后端 API 同样在线。上传种子素材并跑一次预测在界面里上传种子素材数据分析报告、新闻稿、小说章节都可以用自然语言描述你的预测需求然后让系统依次走完图谱构建、环境配置、双平台并行模拟、报告生成、深度交互。 技巧模拟轮数越多token 消耗越大。第一次先设到 40 轮以内跑通流程比追求精度更重要。一次完整推演后生成的预测报表预期结果拿到一份结构化的预测报告并且可以在深度交互环节单独追问模拟世界里的任何一个智能体。想改代码就换源码启动Docker 适合体验要修改代码先停掉容器改用源码方式。前提是本地有 Node.js 18、Python 3.11 以上和 uvnpm run setup:all npm run dev第一条命令一次性装好前端依赖和后端虚拟环境第二条同时拉起前后端端口与 Docker 方式完全一致。只调其中一端时用npm run backend或npm run frontend单独启动。预期结果终端同时滚动出前后端两段日志浏览器自动打开 3000 端口页面。后端核心逻辑集中在 backend/app/前端各步骤的组件在 frontend/src/components/开发状态下改动后热更新即可看到效果。处理常见的三类故障页面打不开→ 本机 3000 或 5001 端口被占用 → 改docker-compose.yml中的端口映射换成空闲端口后重启容器。界面能打开一点模拟就报错→.env密钥没填对或 BASE_URL 写错 → 先单独验证两个密钥能否调用再回来重试。源码部署时 npm 安装失败→ 网络超时 → 换个网络环境或换 npm 镜像源后重新执行安装命令。检查一次是否真正跑通http://localhost:3000 能打开界面5001 后端接口在线上传种子素材并提交预测请求后五个环节无中断拿到预测报告且能继续与模拟环境中的智能体对话这三项全部通过后建议的下一步是保持这套默认部署不动先回到.env里把模拟轮数调小把完整流程再完整跑一遍等结果稳定了再考虑动代码。【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