MiroFish：用多智能体模拟推演复杂情景
一分钟看懂
MiroFish 是一个群体智能模拟与情景预测引擎。用户上传新闻、政策草案、分析报告或故事等种子材料后，系统提取实体与关系，构造带有独立人格和记忆的 Agent 社会，再运行互动模拟并生成预测报告。
你可以用它做什么
- 围绕公共事件、政策或市场信号构造“如果这样会怎样”的模拟。
- 为故事人物建立关系与记忆，推演不同剧情走向。
- 在模拟过程中加入变量，观察群体行为和结果如何变化。
- 与模拟世界中的单个 Agent 或报告 Agent 继续对话和追问。
主要能力
- 从种子材料构建实体关系、GraphRAG 知识和个体或群体记忆。
- 在并行平台中运行多 Agent 互动并持续更新时间记忆。
- 自动解析预测需求、生成角色配置和汇总报告。
- 支持源码部署与 Docker 部署，并接入兼容 OpenAI SDK 的模型接口和 Zep Cloud。
适合哪些人
适合研究多智能体社会模拟、情景规划和互动叙事的开发者，也可供分析团队制作探索性推演。它不适合直接承担金融、政治或公共安全等高风险决策，因为模拟结果取决于输入、角色设定和模型假设。
怎么开始使用
克隆仓库后复制 .env.example，填写模型 API 与 Zep Cloud 密钥，再运行官方依赖安装和开发启动命令；也可按 Docker 方式部署。前端默认在 3000 端口、后端在 5001 端口。官方建议先把模拟轮次控制在 40 轮以内观察消耗。
使用前需要知道
多 Agent 长时间模拟会产生大量模型调用，成本和执行时间会随 Agent 数量、材料规模与轮次增长。种子材料和生成内容可能发送给外部模型与记忆服务，应避免上传未获授权的个人或商业敏感信息。
输出是基于模型构造的情景推演，不是统计预测或真实世界因果证明，必须清楚标注假设和不确定性。项目采用 AGPL-3.0 许可证，网络部署和修改分发时需关注其开源义务。