MiroFish提前预演未来的群体智能预测引擎完整指南【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 是一款简洁通用的群体智能引擎目标是预测万物。它从现实文本新闻、政策、报告、小说中提取种子信息自动搭建一个高保真的平行数字世界让成千上万个拥有独立人格和长期记忆的智能体在其中自由互动、社会演化你还能以上帝视角注入变量精准推演未来走向。你只需上传种子材料并用自然语言描述预测需求它便回赠一份详尽的预测报告和一个可深度交互的数字世界。如果难题为什么传统模型推演不了连锁反应做决策时最要命的往往不是眼前的事而是那句如果——如果政策调整市场会怎么反应如果舆论发酵事态会滑向哪里传统预测模型受限于静态假设和线性推演只能给出单条推演路径而现实世界的连锁反应是涌现出来的不是算出来的。更现实的困境是真要在现实中试错成本太高且没有重来一次的机会。如果存在一个时间沙盒让你把任何假设反复排练会怎样MiroFish 给出的答案正是如此它把抽象的预测需求变成具象的数字实验场就像飞行员进真实航线前先在模拟器里练飞行让你在零风险环境里测试各种可能性看智能体的互动行为如何一步步涌现出结局。最快部署方法五分钟在本地跑起预测引擎部署比想象中省事就像搬进一套拎包入住的房子——只需换两把钥匙API 密钥就能开门。前置要求Node.js 18、Python 3.11~3.12、包管理器 uv。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env npm run setup:all npm run dev按提示在.env中填入LLM_API_KEY与ZEP_API_KEY支持 OpenAI SDK 格式的任意大模型接口推荐 qwen-plus然后打开浏览器访问http://localhost:3000即可进入工作台。若偏好容器化Docker 是更省事的备选cp .env.example .env docker compose up -d⚠️ 注意事项大模型调用消耗较大建议先用小于 40 轮的模拟试跑Zep Cloud 每月免费额度即可支撑简单使用。Docker 部署可按 [部署配置]docker-compose.yml 中注释提供的镜像地址替换以加快拉取。三步完成首次推演从上传文本到预测报告第一步输入上传种子材料一句话描述预测需求准备种子材料上传分析报告、文章或小说章节就像给沙盘播下种子信息密度适中效果最佳描述预测需求用自然语言告诉系统你想预测什么无需任何代码或参数启动图谱构建系统自动解析文本提取实体与关系开始铺设平行世界的地基第二步操作确认图谱调整参数启动双平台模拟检查关系图谱在图谱视图里浏览系统抽出的实体节点与关系连线确认世界骨架符合预期生成智能体人设系统为关键实体自动生成独立人格与行为逻辑并给出实体数、关系数总览微调仿真参数智能体数量、模拟时长、活跃时间窗口皆可调整就像导演在开演前调光走位启动模拟双平台并行推演智能体按时序记忆动态演化第三步产出拿到预测报告再进入深度交互报告自动生成ReportAgent 先规划目录再分段撰写全程可视可追溯核对关键结论报告覆盖事件时间线、群体行为统计、变量传导路径等维度深度交互追问与模拟世界中的任意一位智能体对话或直接追问 Report Agent让结论经得起推敲原理拆解数万字文本如何长出几百个智能体的世界凭什么一份文本就能养出一个能自运转的社会答案藏在三个机制里。知识图谱构建把文本变成关系路网MiroFish 采用 GraphRAG知识图谱增强检索生成架构把非结构化文本转成结构化的实体关系网络。就像城市路网每个实体是一栋建筑关系是道路智能体顺着路网出行才能基于上下文做出符合逻辑的决策而不是孤立地拍脑袋。图谱在 Zep 中持久化节点与边都可随时检索回读。[核心模块]backend/app/services/graph_builder.py实体本体设计给世界定角色与关系规则开演之前得先有剧本框架。本体生成服务会用大模型分析种子文本与模拟需求设计适合舆论模拟的实体类型个人、机构、话题等与关系类型关注、反驳、隶属等并自动规范化为图谱可用的结构定义——相当于给平行世界发户籍和交通规则。[核心模块]backend/app/services/ontology_generator.py报告智能体用工具深挖模拟后的世界报告不是套模板写出来的而是 ReportAgent 以 ReACT推理-行动模式多轮思考出来的它随身携带一套检索工具能对模拟后的环境做深度推理、全局追踪、快速检索甚至访谈智能体再把这些一手证据编织进报告并支持在对话中继续自主调用工具。[核心模块]backend/app/services/report_agent.py工具集见 backend/app/services/zep_tools.py实战验证舆情推演与小说结局预测两场真考武汉大学舆情事件从爆发到衰退的完整曲线喂入一份完整的《武大舆情报告》作为种子。过程系统构建舆情关系图谱生成高校、学生、媒体等角色智能体模拟信息在社交平台上的扩散与发酵。结论推演准确捕捉到舆情爆发期、发酵期、衰退期三个阶段再注入不同的应对策略变量即可对比各干预措施对事态走向的影响——相当于给公关响应做了一次彩排。《红楼梦》失传结局数十万字文本推演人物命运喂入《红楼梦》前 80 回数十万字文本。过程系统抽取人物关系网络为每位角色生成贴合原著的性格与行为逻辑模拟人物间的持续互动。结论推演出符合人物性格逻辑的结局走向主要角色的命运与红学研究的主流观点高度吻合——就像一位能走进戏里验证结局的历史剧研究者展示了它在人文领域的推演潜力。让每个如果都看见结果从严肃的政策预演到小说结局的脑洞探索MiroFish 把预测从单条曲线的估算变成整个社会的彩排——未来不必靠猜测可以先演一遍。✅ 现在就克隆仓库、填入密钥、上传你的第一个种子文件开启属于你自己的平行世界实验室git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish【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：提前预演未来的群体智能预测引擎完整指南
MiroFish提前预演未来的群体智能预测引擎完整指南【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 是一款简洁通用的群体智能引擎目标是预测万物。它从现实文本新闻、政策、报告、小说中提取种子信息自动搭建一个高保真的平行数字世界让成千上万个拥有独立人格和长期记忆的智能体在其中自由互动、社会演化你还能以上帝视角注入变量精准推演未来走向。你只需上传种子材料并用自然语言描述预测需求它便回赠一份详尽的预测报告和一个可深度交互的数字世界。如果难题为什么传统模型推演不了连锁反应做决策时最要命的往往不是眼前的事而是那句如果——如果政策调整市场会怎么反应如果舆论发酵事态会滑向哪里传统预测模型受限于静态假设和线性推演只能给出单条推演路径而现实世界的连锁反应是涌现出来的不是算出来的。更现实的困境是真要在现实中试错成本太高且没有重来一次的机会。如果存在一个时间沙盒让你把任何假设反复排练会怎样MiroFish 给出的答案正是如此它把抽象的预测需求变成具象的数字实验场就像飞行员进真实航线前先在模拟器里练飞行让你在零风险环境里测试各种可能性看智能体的互动行为如何一步步涌现出结局。最快部署方法五分钟在本地跑起预测引擎部署比想象中省事就像搬进一套拎包入住的房子——只需换两把钥匙API 密钥就能开门。前置要求Node.js 18、Python 3.11~3.12、包管理器 uv。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env npm run setup:all npm run dev按提示在.env中填入LLM_API_KEY与ZEP_API_KEY支持 OpenAI SDK 格式的任意大模型接口推荐 qwen-plus然后打开浏览器访问http://localhost:3000即可进入工作台。若偏好容器化Docker 是更省事的备选cp .env.example .env docker compose up -d⚠️ 注意事项大模型调用消耗较大建议先用小于 40 轮的模拟试跑Zep Cloud 每月免费额度即可支撑简单使用。Docker 部署可按 [部署配置]docker-compose.yml 中注释提供的镜像地址替换以加快拉取。三步完成首次推演从上传文本到预测报告第一步输入上传种子材料一句话描述预测需求准备种子材料上传分析报告、文章或小说章节就像给沙盘播下种子信息密度适中效果最佳描述预测需求用自然语言告诉系统你想预测什么无需任何代码或参数启动图谱构建系统自动解析文本提取实体与关系开始铺设平行世界的地基第二步操作确认图谱调整参数启动双平台模拟检查关系图谱在图谱视图里浏览系统抽出的实体节点与关系连线确认世界骨架符合预期生成智能体人设系统为关键实体自动生成独立人格与行为逻辑并给出实体数、关系数总览微调仿真参数智能体数量、模拟时长、活跃时间窗口皆可调整就像导演在开演前调光走位启动模拟双平台并行推演智能体按时序记忆动态演化第三步产出拿到预测报告再进入深度交互报告自动生成ReportAgent 先规划目录再分段撰写全程可视可追溯核对关键结论报告覆盖事件时间线、群体行为统计、变量传导路径等维度深度交互追问与模拟世界中的任意一位智能体对话或直接追问 Report Agent让结论经得起推敲原理拆解数万字文本如何长出几百个智能体的世界凭什么一份文本就能养出一个能自运转的社会答案藏在三个机制里。知识图谱构建把文本变成关系路网MiroFish 采用 GraphRAG知识图谱增强检索生成架构把非结构化文本转成结构化的实体关系网络。就像城市路网每个实体是一栋建筑关系是道路智能体顺着路网出行才能基于上下文做出符合逻辑的决策而不是孤立地拍脑袋。图谱在 Zep 中持久化节点与边都可随时检索回读。[核心模块]backend/app/services/graph_builder.py实体本体设计给世界定角色与关系规则开演之前得先有剧本框架。本体生成服务会用大模型分析种子文本与模拟需求设计适合舆论模拟的实体类型个人、机构、话题等与关系类型关注、反驳、隶属等并自动规范化为图谱可用的结构定义——相当于给平行世界发户籍和交通规则。[核心模块]backend/app/services/ontology_generator.py报告智能体用工具深挖模拟后的世界报告不是套模板写出来的而是 ReportAgent 以 ReACT推理-行动模式多轮思考出来的它随身携带一套检索工具能对模拟后的环境做深度推理、全局追踪、快速检索甚至访谈智能体再把这些一手证据编织进报告并支持在对话中继续自主调用工具。[核心模块]backend/app/services/report_agent.py工具集见 backend/app/services/zep_tools.py实战验证舆情推演与小说结局预测两场真考武汉大学舆情事件从爆发到衰退的完整曲线喂入一份完整的《武大舆情报告》作为种子。过程系统构建舆情关系图谱生成高校、学生、媒体等角色智能体模拟信息在社交平台上的扩散与发酵。结论推演准确捕捉到舆情爆发期、发酵期、衰退期三个阶段再注入不同的应对策略变量即可对比各干预措施对事态走向的影响——相当于给公关响应做了一次彩排。《红楼梦》失传结局数十万字文本推演人物命运喂入《红楼梦》前 80 回数十万字文本。过程系统抽取人物关系网络为每位角色生成贴合原著的性格与行为逻辑模拟人物间的持续互动。结论推演出符合人物性格逻辑的结局走向主要角色的命运与红学研究的主流观点高度吻合——就像一位能走进戏里验证结局的历史剧研究者展示了它在人文领域的推演潜力。让每个如果都看见结果从严肃的政策预演到小说结局的脑洞探索MiroFish 把预测从单条曲线的估算变成整个社会的彩排——未来不必靠猜测可以先演一遍。✅ 现在就克隆仓库、填入密钥、上传你的第一个种子文件开启属于你自己的平行世界实验室git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish【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