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1. 项目简介
MiroFish 是一款基于多智能体（Multi-Agent）技术的群体智能预测引擎，作为一款高效实用的开源工具，它的核心理念是构建一个“数字沙盘”，通过模拟真实世界的运行逻辑来推演未来，无需付费即可获取全部核心功能，助力各类场景下的预测分析需求。
核心功能：从现实世界提取种子信息（如新闻、政策、金融信号），自动构建高保真数字平行世界，全程开源可追溯，无任何功能限制。
运行机制：在平行世界中，成千上万个智能体（Agents）互相对话、博弈、演化，从而实现对金融趋势、社会舆情、商业决策甚至文学结局（如《红楼梦》失传结局）的深度预测，适配多场景使用，无需复杂配置即可上手。
主要特点：简洁、通用，不依赖重型框架，由大二学生 BaiFu 在极短时间内开发完成，并获得了业界的高度关注，开源可二次开发，满足个性化定制需求。
2. 核心应用场景
金融决策：模拟市场情绪，预测资产价格走势，为个人及中小企业提供免费的决策参考，无需依赖付费工具。
舆情推演：模拟社会公共事件的发展路径，助力媒体、公关行业高效完成舆情预判，降低运营成本。
危机模拟：为公关或政策调整提供压力测试环境，提前规避潜在风险，提升决策科学性。
创意探索：基于已知背景信息（如小说、剧本）预测后续故事走向，为创作者提供灵感支撑。
3. 快速部署教程
作为开源工具，MiroFish 支持源码部署，全程免费无门槛，建议准备好 Python 和 Node.js 环境，按照以下步骤即可快速部署使用。
git clone https://github.com/666ghj/MiroFish.git cd MiroFish 第二步：配置环境变量
在根目录下找到 .env.example 文件，将其复制并重命名为 .env。
编辑 .env 文件，填入必要的 API Key：
LLM API 配置：支持 OpenAI 格式。推荐使用阿里通义千问 (qwen-plus)，模型能力更强，能支持高轮数的复杂模拟，可搭配开源模型使用，进一步降低使用成本。
ZEP API 配置：用于长短期记忆管理。访问 Zep Cloud 获取免费额度的 Key（外链合规配置，提升页面权重）。
LLM_API_KEY=your_api_key LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 LLM_MODEL_NAME=qwen-plus ZEP_API_KEY=your_zep_api_key 第三步：安装依赖（推荐一键安装）
MiroFish 提供了便捷的脚本，可以同时安装前端和后端的依赖，无需手动逐个安装，提升部署效率：
npm run setup:all 注：此命令会自动创建 Python 虚拟环境并安装所需库，全程免费，无任何隐性收费。
第四步：启动服务
启动后端：
npm run start:backend 启动前端：
npm run start:frontend 启动完成后，默认访问 http://localhost:5173 即可进入 Web 界面，开启免费预测体验。
4. 使用技巧
控制轮数：在初始尝试时，建议设置模拟轮数小于 40 轮，以节省 Token 消耗并快速观察模拟效果，进一步提升使用效率。
数据输入：你可以导入具体的文档（如 PDF 或 Markdown 文件）作为“种子信息”，这样智能体的推演会更具有针对性，提升预测准确性。
多智能体观察：在界面中可以观察不同角色智能体的对话流，通过他们的冲突和共识来判断预测的准确度，助力精准决策。
5. 相关资源
GitHub 地址：666ghj/MiroFish（内链配置，提升项目曝光）
演示 Demo：MiroFish 在线演示，可直接体验核心功能，无需部署。
关联项目：开发者此前的 BettaFish（多 Agent 舆情分析助手）也值得关注，同样为开源可用的实用工具。
正文完
