MiroFish：模拟未来的多智能体 AI 预测引擎

如果你能在未来发生之前就预演一遍，会怎样？这正是 MiroFish 背后的理念——一款开源多智能体 AI 预测引擎，能够构建平行数字世界，在其中运行数千个拥有独立人格、记忆和行为逻辑的自主 AI 智能体。

什么是 MiroFish？

MiroFish 从真实世界的来源——新闻报道、政策草案、金融信号——中提取种子信息，并利用这些信息构建高保真的数字模拟。在这些模拟中，AI 智能体彼此互动、形成观点、进行社会演化，产生涌现性结果作为详细预测。

核心理念简洁而优雅：让未来在数字沙盘中预演，百次推演后再做决策。

用户上传种子材料，用自然语言描述预测需求，即可获得详尽的预测报告，并可在交互式沙盘中进行深度探索。

工作原理：五阶段流水线

MiroFish 遵循结构化的模拟流水线：

1. 图谱构建 — 提取种子数据并通过 GraphRAG 注入知识图谱，为模拟建立信息基础。
2. 环境配置 — 提取实体，生成具有独特个性的角色，并配置模拟参数。
3. 模拟启动 — 数千个智能体在双平台模拟环境中并行运行，自动进行预测解读和时序记忆更新。
4. 报告生成 — 专用 ReportAgent 使用多种分析工具综合发现，生成全面的预测报告。
5. 深度交互 — 用户可以直接与模拟实体或分析智能体对话，注入动态变量，以"上帝视角"测试不同的未来走向。

核心功能

• 知识图谱构建 — 通过 GraphRAG 集成构建现实场景的结构化表示
• 自主智能体模拟 — 部署数千个具有独立人格、长期记忆和行为推理的智能体
• 双平台并行处理 — 同时运行多个模拟场景以加速获取结果
• 交互式分析 — 支持与模拟实体和报告智能体进行自然语言对话
• 动态变量注入 — 实时调整模拟参数以探索不同结果
• 个体与集体记忆 — 智能体同时维护个人记忆和共享群体知识

现实应用场景

MiroFish 在多个领域都展现出强大能力：

宏观预测

• 政策测试 — 在实施前模拟新法规可能对公众行为产生的影响
• 公关场景规划 — 模拟危机可能在社交网络上如何扩散
• 决策者模拟实验室 — 在零风险环境中测试战略决策

微观探索

• 叙事预测 — 团队展示了 MiroFish 基于超过 20 万字的原始材料预测经典文学作品的合理结局
• 创意探索 — 作家和内容创作者可以模拟故事情节的走向演变

领域分析

• 舆情预测 — 已成功通过武汉大学真实舆情场景验证
• 金融信号分析 — 模拟市场对经济事件的反应
• 社会趋势预测 — 理解文化变迁如何在人群中传播

技术栈

MiroFish 构建在现代化且易于使用的技术栈之上：

• 前端：Vue.js
• 后端：Python（3.11–3.12）
• 模拟引擎：基于 OASIS（CAMEL-AI 框架）
• 记忆系统：Zep Cloud 集成
• LLM 集成：任何兼容 OpenAI SDK 的 API（推荐阿里巴巴通义千问 Qwen-Plus）
• 部署：源码或 Docker，前端端口 3000，后端 API 端口 5001

部署非常简单——配置 .env 文件中的 LLM API 凭据，运行 npm run setup:all，然后 npm run dev 即可。

为什么重要

传统预测依赖统计模型，而统计模型在面对人类行为的复杂性时往往力不从心。MiroFish 采用了根本不同的方法：它不是建模趋势，而是建模人——数千个人——让他们的互动产生涌现性结果。

这种基于智能体的方法捕捉了统计方法所遗漏的动态：社会影响力、意见级联传播、行为反馈循环，以及使现实世界预测如此困难的那种非线性效应。

凭借超过 36,000 个 GitHub 星标以及盛大集团的战略支持，MiroFish 代表着让多智能体模拟走向研究人员、分析师和决策者的重要一步。

开始使用

MiroFish 采用 AGPL-3.0 许可证开源。在 GitHub 上探索项目，加入 Discord 社区，开始构建你自己的数字预测沙盘。

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