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MiroFish 智能体模拟完整指南搭建群体智能数字沙盘推演未来走向【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如果一项政策、一个小说结局、一场舆情风暴都能先在数字世界里完整预演一遍之后的决策会不会不一样MiroFish 是一款通用群体智能引擎它构建映射现实的群体镜像运行智能体模拟在数字沙盘中预演未来走向。它是什么一张能重演“如果”的现实镜像MiroFish 的定位很直接把真实世界的一部分“搬”进计算环境。你上传种子材料一份舆情报告、一段故事文本再用人话描述想预测什么它就会构建一个高保真的平行数字世界返回一份预测报告外加一个可以继续深入交互的模拟现场。它背后的核心概念是“群体涌现”单个智能体只遵循自己的性格、记忆与行事逻辑但当上万个这样的个体在同一世界里互动就会涌现出个体层面无法预见的整体行为——舆论如何发酵、情绪如何扩散、事件如何演化。你可以把它看作一个社会培养皿放进去的是真实世界的种子长出来的是一种可以被观察、被提问、被反复验证的未来。它怎么工作从种子到报告的三阶段流水线整个流程在界面上被拆成五步图谱构建 → 环境搭建 → 开始模拟 → 报告生成 → 深度互动但从你的视角看它本质上是一条“输入 → 模拟 → 输出”的流水线。阶段一 · 输入把现实种子变成镜像世界先做现实种子提取系统从你上传的材料中识别出关键实体、事件与立场。接着是记忆注入个体记忆每个人设的背景、经历、关系和群体记忆事件脉络、公共认知分别写入长期存储。最后一步是 GraphRAG 图谱构建把所有实体与关系组织成可查询的知识图谱。完成之后一个有“居民”、有“街巷”、有“公共记忆”的数字沙盘就搭好了。阶段二 · 模拟双平台并行运行智能体社会环境搭建阶段会生成完整人设界面里能看到人设数量、模拟时长、时间段等参数并注入初始事件作为“导火索”。随后进入双平台并行模拟同一批智能体分别在两个社交平台形态中发帖、评论、转发行为互不干扰又彼此参照。模拟过程中预测需求会被自动解析智能体的时序记忆随时间线动态更新——也就是说每个个体的“现在”都带着它经历过的一切。你也可以随时以观察者身份动态注入新变量看世界如何回应。阶段三 · 输出ReportAgent 交出一份预测报告模拟结束后报告环节交给 ReportAgent。它携带一套工具集深度搜索、参数追踪、快速检索、访谈子智能体等直接与模拟后的环境交互查数据、调记忆、向智能体提问再基于这些一手材料组织出结构化的预测报告覆盖趋势判断、关键节点与依据引用。报告不是终点——你可以继续和 ReportAgent 对话深挖结论也可以直接找沙盘里任意一位智能体聊聊它对事件看法。谁适合用决策者的预演实验室创作者的创意沙盘决策者政策与舆情预演。在正式动作之前先让平行世界跑一遍一项公告发布后舆论会如何演化、哪些节点会放大情绪、干预措施能否扭转趋势。武汉大学舆情推演就是典型示例——以真实舆情报告为种子模拟公告发布后的公众反应曲线为危机处置提供参照。对政策、公关、风险团队来说它提供的是一种零风险的试错空间。个人创作者脑洞与结局推演。严肃用途之外它同样是个好用的创意沙盘。《红楼梦》前 80 回数十万字文本被作为种子输入后MiroFish 基于人物关系与性格逻辑推演了失传后 40 回的走向生成了一份可逐条追问的结局预测报告。小说续写、剧本分支、世界观演化都可以用同样的方式交给智能体社会去“跑”出来。三步在本地跑起来源码与 Docker 两种方式方式一源码部署推荐环境要求Node.js 18、Python 3.11–3.12、uv 包管理器。克隆仓库到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish配置环境变量复制示例文件并填入 LLM 与 Zep 的 API 密钥cp .env.example .env安装依赖npm run setup:all一键装齐根目录、前端、后端也可用npm run setup与npm run setup:backend分步安装启动服务npm run dev前端在localhost:3000后端 API 在localhost:5001配置项的完整说明可查阅官方文档README-ZH.md。方式二Docker 部署配置环境变量与源码部署相同cp .env.example .env并填入密钥拉取镜像并启动docker compose up -d容器默认读取根目录下的.env并映射 3000前端与 5001后端两个端口启动后浏览器访问即可。MiroFish 做的事情其实就一件把“如果”变成一段可以运行、可以观察、可以追问的模拟。等你在本地沙盘中跑完第一次推演你会发现很多原本只能靠猜测的未来其实都可以先看清楚。【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 智能体模拟完整指南：搭建群体智能数字沙盘，推演未来走向
MiroFish 智能体模拟完整指南搭建群体智能数字沙盘推演未来走向【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如果一项政策、一个小说结局、一场舆情风暴都能先在数字世界里完整预演一遍之后的决策会不会不一样MiroFish 是一款通用群体智能引擎它构建映射现实的群体镜像运行智能体模拟在数字沙盘中预演未来走向。它是什么一张能重演“如果”的现实镜像MiroFish 的定位很直接把真实世界的一部分“搬”进计算环境。你上传种子材料一份舆情报告、一段故事文本再用人话描述想预测什么它就会构建一个高保真的平行数字世界返回一份预测报告外加一个可以继续深入交互的模拟现场。它背后的核心概念是“群体涌现”单个智能体只遵循自己的性格、记忆与行事逻辑但当上万个这样的个体在同一世界里互动就会涌现出个体层面无法预见的整体行为——舆论如何发酵、情绪如何扩散、事件如何演化。你可以把它看作一个社会培养皿放进去的是真实世界的种子长出来的是一种可以被观察、被提问、被反复验证的未来。它怎么工作从种子到报告的三阶段流水线整个流程在界面上被拆成五步图谱构建 → 环境搭建 → 开始模拟 → 报告生成 → 深度互动但从你的视角看它本质上是一条“输入 → 模拟 → 输出”的流水线。阶段一 · 输入把现实种子变成镜像世界先做现实种子提取系统从你上传的材料中识别出关键实体、事件与立场。接着是记忆注入个体记忆每个人设的背景、经历、关系和群体记忆事件脉络、公共认知分别写入长期存储。最后一步是 GraphRAG 图谱构建把所有实体与关系组织成可查询的知识图谱。完成之后一个有“居民”、有“街巷”、有“公共记忆”的数字沙盘就搭好了。阶段二 · 模拟双平台并行运行智能体社会环境搭建阶段会生成完整人设界面里能看到人设数量、模拟时长、时间段等参数并注入初始事件作为“导火索”。随后进入双平台并行模拟同一批智能体分别在两个社交平台形态中发帖、评论、转发行为互不干扰又彼此参照。模拟过程中预测需求会被自动解析智能体的时序记忆随时间线动态更新——也就是说每个个体的“现在”都带着它经历过的一切。你也可以随时以观察者身份动态注入新变量看世界如何回应。阶段三 · 输出ReportAgent 交出一份预测报告模拟结束后报告环节交给 ReportAgent。它携带一套工具集深度搜索、参数追踪、快速检索、访谈子智能体等直接与模拟后的环境交互查数据、调记忆、向智能体提问再基于这些一手材料组织出结构化的预测报告覆盖趋势判断、关键节点与依据引用。报告不是终点——你可以继续和 ReportAgent 对话深挖结论也可以直接找沙盘里任意一位智能体聊聊它对事件看法。谁适合用决策者的预演实验室创作者的创意沙盘决策者政策与舆情预演。在正式动作之前先让平行世界跑一遍一项公告发布后舆论会如何演化、哪些节点会放大情绪、干预措施能否扭转趋势。武汉大学舆情推演就是典型示例——以真实舆情报告为种子模拟公告发布后的公众反应曲线为危机处置提供参照。对政策、公关、风险团队来说它提供的是一种零风险的试错空间。个人创作者脑洞与结局推演。严肃用途之外它同样是个好用的创意沙盘。《红楼梦》前 80 回数十万字文本被作为种子输入后MiroFish 基于人物关系与性格逻辑推演了失传后 40 回的走向生成了一份可逐条追问的结局预测报告。小说续写、剧本分支、世界观演化都可以用同样的方式交给智能体社会去“跑”出来。三步在本地跑起来源码与 Docker 两种方式方式一源码部署推荐环境要求Node.js 18、Python 3.11–3.12、uv 包管理器。克隆仓库到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish配置环境变量复制示例文件并填入 LLM 与 Zep 的 API 密钥cp .env.example .env安装依赖npm run setup:all一键装齐根目录、前端、后端也可用npm run setup与npm run setup:backend分步安装启动服务npm run dev前端在localhost:3000后端 API 在localhost:5001配置项的完整说明可查阅官方文档README-ZH.md。方式二Docker 部署配置环境变量与源码部署相同cp .env.example .env并填入密钥拉取镜像并启动docker compose up -d容器默认读取根目录下的.env并映射 3000前端与 5001后端两个端口启动后浏览器访问即可。MiroFish 做的事情其实就一件把“如果”变成一段可以运行、可以观察、可以追问的模拟。等你在本地沙盘中跑完第一次推演你会发现很多原本只能靠猜测的未来其实都可以先看清楚。【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