MiroFish

产品简介 MiroFish 是盛趣游戏团队开源的多智能体群体智能预测引擎，把新闻、政策、金融信号等种子信息注入数千个智能体构成的平行数字世界，推演未来走向。它利用多智能体技术在数字沙箱中模拟社会演化，用户可以从上帝视角动态注入变量，获得结构化预测报告或与模拟世界中的任意智能体对话。在线 Demo 已开放，支持政策研究和商业预测场景。

核心架构

MiroFish 的工作流程分为四个阶段：

图谱构建（Graph Building）：从种子材料中提取关键信息，为每个智能体注入个体记忆和集体记忆，构建 GraphRAG 图谱。

环境配置（Environment Setup）：提取实体关系、生成角色画像、配置智能体参数。

模拟运行（Simulation）：双平台并行模拟，自动解析预测需求，动态更新时序记忆。

报告生成（Report Generation）：ReportAgent 配备丰富的工具集，可深度交互式查询模拟后环境，生成结构化预测报告。

技术特色

群体智能映射：MiroFish 追求创建映射现实的群体智能镜像，通过捕捉个体交互触发的集体涌现，突破传统预测的局限。宏观层面，它是决策者的排练实验室，让政策和公共关系在零风险环境中测试；微观层面，它是个人的创意沙盒，无论是推演小说结局还是探索想象场景，都能带来乐趣。

深度交互：模拟完成后，用户可以与模拟世界中的任意智能体对话，也可以与 ReportAgent 深度交互，获取更多细节。

适用场景

政策研究：预测政策草案的社会影响和舆论走向 金融预测：推演市场情绪和金融信号的未来演变 文学创作：推演故事走向，探索叙事可能性 公共舆论：模拟热点事件的传播路径和情绪演化

快速上手

前置环境：Node.js 18+、Python 3.11–3.12、uv 包管理器 克隆仓库：git clone https://github.com/666ghj/MiroFish 安装依赖：npm run setup:all 配置 .env 文件（需要 LLM API Key 和 Zep Cloud Key） 启动服务：npm run dev 前端地址：http://localhost:3000 后端 API：http://localhost:5001

也支持 Docker 部署：docker compose up -d

盛趣游戏已对 MiroFish 提供战略支持。模拟引擎由 OASIS（Open Agent Social Interaction Simulations）驱动。