1MiroFish一个ai预测系统数据模型预测ai系统 构建by科哥
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任意显卡或者无卡模式可以运行 不需要显卡算力
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有能力的可以自行本地搭建也可以运行
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修改前端端口无法访问的问题
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科哥在UCloud镜像列表【不断更新中】：
项目运行截图：
MiroFish 用户使用手册
MiroFish（渔舟唱晚）是一个简洁通用的群体智能引擎，用于预测未来事件的发展走向。用户只需上传一份文档或一段文字，MiroFish 就能基于其中的现实种子，自动生成百万级 Agent 构成的平行世界进行推演预测。
一、功能概述
核心工作流程（5步）
| 步骤 | 名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| Step 1 | 图谱构建 | 现实种子提取、个体与群体记忆注入、GraphRAG 构建 |
| Step 2 | 环境搭建 | 实体关系抽取、人设生成、环境配置 Agent 注入仿真参数 |
| Step 3 | 开始模拟 | 双平台（信息广场 + 话题社区）并行模拟、自动解析预测需求、动态更新时序记忆 |
| Step 4 | 报告生成 | ReportAgent 拥有丰富工具集，与模拟后环境进行深度交互 |
| Step 5 | 深度互动 | 与模拟世界中的任意 Agent 对话，或与 ReportAgent 进行对话 |
二、使用流程
1. 启动应用
./start_app.sh
启动后访问：
- 前端：http://localhost:3000
- 后端 API：http://localhost:5001
2. 创建新模拟项目
步骤 1：上传现实种子
在首页（仪表盘）的文件上传区域，拖拽或点击选择要上传的文件。
支持格式：PDF、MD、TXT
示例文件类型：
- 新闻报道
- 事件分析报告
- 社交媒体帖子
- 政策文件
- 任何包含人物、事件、组织信息的文档
步骤 2：输入模拟提示词
在模拟提示词输入框中，用自然语言描述你的预测需求。
示例：
武大若发布撤销肖某处分的公告，会引发什么舆情走向
某品牌新品发布后，竞争对手会做出什么反应
预测某政策实施后三个月内的社会舆论变化
步骤 3：启动引擎
点击「启动引擎」按钮，系统将自动进入图谱构建阶段。
3. 图谱构建（Step 1）
系统会自动：
- 分析上传的文档，提取关键实体（人物、组织、事件等）
- 构建实体之间的关系图谱
- 生成群体记忆
界面功能：
- 左侧：知识图谱可视化（可缩放、拖拽）
- 右侧：构建进度日志
等待图谱构建完成后，点击「下一步」进入环境搭建。
4. 环境搭建（Step 2）
系统会根据图谱自动生成：
- 每个实体的profile（人设、背景、立场等）
- 模拟环境的初始配置
可配置项：
- 模拟轮数（默认 20 轮）
- 每轮模拟的时间跨度（默认 30 分钟/轮）
- 平台选择：信息广场、话题社区、或两者并行
配置完成后，点击「开始模拟」进入 Step 3。
5. 开始模拟（Step 3）
模拟运行页面实时展示：
5.1 双平台并行模拟
- 信息广场（Info Plaza）：对应 Twitter/X 平台
- 话题社区（Topic Community）：对应 Reddit 平台
5.2 实时数据
- 当前轮次（Round）
- 已执行动作数（ACTS）
- 模拟时间流逝
5.3 时间线
左侧面板显示模拟过程中所有 Agent 的动作时间线，包括：
- POST/推文：Agent 发布的原创内容
- REPOST/转发：转发其他 Agent 的内容
- LIKE/点赞：点赞其他 Agent 的内容
- COMMENT/评论：在话题社区发表评论
- FOLLOW/关注：关注其他 Agent
- SEARCH/搜索：搜索相关内容
- QUOTE/引用：引用并评论
- IDLE/无操作：Agent 选择观望
每个动作卡片显示：
- 执行动作的 Agent 名称
- 动作类型
- 具体内容
- 发生的时间轮次
5.4 监控日志
底部面板显示系统运行日志，包括：
- 各平台的轮次进度
- 动作统计
- 错误或警告信息
模拟完成后，点击「开始生成结果报告」进入 Step 4。
6. 报告生成（Step 4）
ReportAgent 会根据模拟结果生成结构化预测报告，包含：
- 执行摘要：核心发现和结论
- 舆情走向分析：各阶段的舆情变化
- 关键事件时间线：重要节点和转折点
- 群体行为模式：Agent 群体的行为特征
- 趋势预测：未来可能的发展方向
- 建议与对策：针对性的应对建议
界面功能：
- 左侧：报告大纲和内容（可折叠/展开各章节）
- 右侧：生成进度、工作流步骤、Agent 操作日志
报告生成过程中，可以实时查看：
- 当前正在生成的章节
- 已完成的章节数
- 总耗时
- Agent 调用工具的详情
报告生成完成后，点击「进入深度互动」进入 Step 5。
7. 深度互动（Step 5）
在深度互动阶段，你可以：
7.1 与模拟 Agent 对话
选择任意一个在模拟过程中出现的 Agent 进行一对一对话。
示例问题：
- 「你当时为什么要发布那条内容？」
- 「你对这件事的后续发展怎么看？」
- 「你关注的那个人后来怎么样 了？」
7.2 与 ReportAgent 对话
对生成的报告进行追问，获取更详细的分析。
示例问题：
- 「报告中的第三个结论是怎么得出的？」
- 「能否展开说说群体行为的特征？」
- 「有哪些数据支持你的预测？」
7.3 工具调用
ReportAgent 配备多种工具，可以：
- 搜索历史动作
- 查询特定 Agent 的 profile
- 分析特定时间段的舆情数据
- 生成对比分析
三、历史项目管理
首页底部「历史项目数据库」区域显示：
- 项目创建时间
- 模拟提示词
- 项目状态
点击可继续之前的项目。
四、配置说明
API 密钥配置
编辑 backend/.env 文件，配置 LLM 服务：
如何使用上面的API站配置本项目？
# LLM API配置（支持 OpenAI SDK 格式的任意 LLM API）
# 注意消耗较大，可先进行小于40轮的模拟尝试
LLM_API_KEY=API站创建的密钥
LLM_BASE_URL=https://ai.kegeai.top
LLM_MODEL_NAME=gpt-5.4
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1.api中转站【推荐】，全球最卷，有些比官网便宜90+%：
https://ai.kegeai.top/register?aff=78Gs
有几百个模型可以选择：https://ai.kegeai.top/pricing
- 工作流有sora，veo3，grok3等ai视频生成，谷歌香蕉修图等等。
- 海量的顶级API共有500+之多，且不断增加和维护中
- 注册帮助：
https://kege-aigc.feishu.cn/docx/Gr5wddbYwogvkSxYfdxc7ou1nFb?from=from_copylink
加速配置（可选）
LLM_BOOST_API_KEY=your_boost_api_key_here
LLM_BOOST_BASE_URL=your_boost_base_url_here
LLM_BOOST_MODEL_NAME=your_boost_model_name_here
五、使用建议
- 文档质量：上传的文档越详细、涉及的人物和事件越丰富，生成的模拟越准确
- 提示词明确：预测需求描述越具体，模拟结果越有参考价值
- 轮数选择：
- 简单预测：10-15 轮
- 复杂事件：20-30 轮
- 深度分析：40+ 轮
- 成本控制：每轮模拟约消耗 0.25 美元（使用 qwen-plus 模型）
六、常见问题
Q：模拟启动失败怎么办？
A：检查后端日志 backend/backend.log，确认 API 密钥配置正确。
Q：前端加载缓慢？ A：刷新页面，或检查浏览器控制台是否有 JavaScript 错误。
Q：如何停止正在运行的模拟？ A：在模拟运行界面点击停止按钮，或重启后端服务。
Q：报告生成时间过长？ A：报告生成是异步任务，可以切换到其他页面，稍后再回来查看。
七、技术支持
- 项目地址：https://github.com/666ghj/MiroFish
- 如遇问题请提交 Issue
认证作者
支持自启动