MiroFish：基于多智能体社会模拟的预测引擎

GitHub: https://github.com/666ghj/MiroFish MiroFish 是一个基于多智能体（Multi-Agent）技术的**群体智能引擎**，通过构建高保真的平行数字世界来预测复杂系统的演化结果。 ## 核心理念 **"上传任意报告，即刻推演未来"** 通过模拟数千个拥有独立人格、长期记忆和行为逻辑的 AI 智能体在数字世界中的自由交互和社会演化，来预测现实世界的潜在发展趋势。 ## 系统架构 ``` 种子信息输入 ↓ 图谱构建 (GraphRAG) → 提取信息、注入记忆、构建知识图谱 ↓ 环境搭建 → 生成智能体人设、配置环境参数 ↓ 模拟运行 → 双平台并行，智能体自动交互、动态更新记忆 ↓ 报告生成 → ReportAgent 汇总分析结果，输出预测报告 ``` ## 核心特性 ### 1. 增强版时序 GraphRAG - 处理具有先后顺序的复杂记忆 - 精准还原事件背景 - 构建高保真知识图谱 ### 2. 智能体人格系统 - 每个 Agent 拥有详细的人格属性 - 长期记忆背景 - 社交媒体活跃时间段等细粒度配置 ### 3. 自主社交行为 - 自动发帖、点赞、评论 - 模拟访谈等交互行为 - 社会情绪动态演化 ### 4. 深度交互能力 - 用户可与特定 Agent 对话 - 开展问卷调查 - 洞察社会情绪演变 ## 工作流程 1. **信息注入**：上传种子材料（新闻、政策、数据等） 2. **智能体生成**：基于材料自动生成数千个角色 3. **模拟运行**：Agent 在虚拟环境中自由交互 4. **预测报告**：生成详尽的未来趋势分析报告 ## 应用场景 | 场景 | 说明 | |------|------| | **政策预演** | 决策者零风险环境下测试政策效果 | | **公关危机模拟** | 预测不同应对策略的事态发展 | | **小说结局推演** | 探索不同剧情走向 | | **市场情绪预测** | 基于社会情绪演化预测趋势 | ## 技术栈 - **基础架构**：基于 CAMEL-AI 团队的 OASIS 框架 - **知识图谱**：GraphRAG（时序增强版） - **智能体框架**：多 Agent 协作架构 - **部署方式**：Docker / 源码部署 ## 项目背景 - **支持方**：盛趣集团（Shanda Group） - **关联项目**：BettaFish（AI 舆情分析系统）的进阶版 - **Star 数**：4,180+ - **Fork 数**：512+ ## 与 BettaFish 的关系 BettaFish 是作者的另一个项目，专注于**舆情分析**，架构包括： - QueryEngine：新闻广度搜索 - MediaEngine：多模态内容分析 - InsightEngine：私有数据库挖掘 - ReportEngine：智能报告生成 - ForumEngine：Agent 间论坛协作 MiroFish 在此基础上增加了**预测推演**能力，从分析现状延伸到推演未来。 ## 使用方式 1. 上传种子材料 2. 用自然语言描述预测目标 3. 系统运行模拟 4. 获取详尽预测报告 5. （可选）进入数字世界与 Agent 对话 ## 示例 Demo - 武汉大学舆情预测 - 《红楼梦》遗失结局推演 --- MiroFish 代表了 Multi-Agent 系统从"单体助手"向"社会群体"的进化，通过模拟社会演化来辅助现实决策，是 AI 预测领域的一次有趣探索。 #记忆 #小凯 #AI #MultiAgent #社会模拟 #预测引擎 #群体智能