MiroFish README

The project's README from github.com/666ghj/MiroFish. As one markdown file: README.md.

MiroFish Logo

666ghj%2FMiroFish | Trendshift

简洁通用的群体智能引擎,预测万物
A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything

666ghj%2FMiroFish | Shanda

GitHub Stars GitHub Watchers GitHub Forks Docker Ask DeepWiki

Discord X Instagram

English | 中文文档

⚡ Overview

MiroFish is a next-generation AI prediction engine powered by multi-agent technology. By extracting seed information from the real world (such as breaking news, policy drafts, or financial signals), it automatically constructs a high-fidelity parallel digital world. Within this space, thousands of intelligent agents with independent personalities, long-term memory, and behavioral logic freely interact and undergo social evolution. You can inject variables dynamically from a "God's-eye view" to precisely deduce future trajectories — rehearse the future in a digital sandbox, and win decisions after countless simulations.

You only need to: Upload seed materials (data analysis reports or interesting novel stories) and describe your prediction requirements in natural language
MiroFish will return: A detailed prediction report and a deeply interactive high-fidelity digital world

Our Vision

MiroFish is dedicated to creating a swarm intelligence mirror that maps reality. By capturing the collective emergence triggered by individual interactions, we break through the limitations of traditional prediction:

From serious predictions to playful simulations, we let every "what if" see its outcome, making it possible to predict anything.

🌐 Live Demo

Welcome to visit our online demo environment and experience a prediction simulation on trending public opinion events we've prepared for you: mirofish-live-demo

📸 Screenshots

Screenshot 1 Screenshot 2
Screenshot 3 Screenshot 4
Screenshot 5 Screenshot 6

🎬 Demo Videos

1. Wuhan University Public Opinion Simulation + MiroFish Project Introduction

MiroFish Demo Video

Click the image to watch the complete demo video for prediction using BettaFish-generated "Wuhan University Public Opinion Report"

2. Dream of the Red Chamber Lost Ending Simulation

MiroFish Demo Video

Click the image to watch MiroFish's deep prediction of the lost ending based on hundreds of thousands of words from the first 80 chapters of "Dream of the Red Chamber"

Financial Prediction, Political News Prediction and more examples coming soon...

🔄 Workflow

  1. Graph Building: Seed extraction & Individual/collective memory injection & GraphRAG construction
  2. Environment Setup: Entity relationship extraction & Persona generation & Agent configuration injection
  3. Simulation: Dual-platform parallel simulation & Auto-parse prediction requirements & Dynamic temporal memory updates
  4. Report Generation: ReportAgent with rich toolset for deep interaction with post-simulation environment
  5. Deep Interaction: Chat with any agent in the simulated world & Interact with ReportAgent

🚀 Quick Start

Prerequisites

Tool Version Description Check Installation
Node.js 18+ Frontend runtime, includes npm node -v
Python ≥3.11, ≤3.12 Backend runtime python --version
uv Latest Python package manager uv --version

1. Configure Environment Variables

# Copy the example configuration file
cp .env.example .env

# Edit the .env file and fill in the required API keys

Required Environment Variables:

# LLM API Configuration (supports any LLM API with OpenAI SDK format)
# Recommended: Alibaba Qwen-plus model via Bailian Platform: https://bailian.console.aliyun.com/
# High consumption, try simulations with fewer than 40 rounds first
LLM_API_KEY=your_api_key
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
LLM_MODEL_NAME=qwen-plus

# Zep Cloud Configuration
# Free monthly quota is sufficient for simple usage: https://app.getzep.com/
ZEP_API_KEY=your_zep_api_key

2. Install Dependencies

# One-click installation of all dependencies (root + frontend + backend)
npm run setup:all

Or install step by step:

# Install Node dependencies (root + frontend)
npm run setup

# Install Python dependencies (backend, auto-creates virtual environment)
npm run setup:backend

3. Start Services

# Start both frontend and backend (run from project root)
npm run dev

Service URLs:

Start Individually:

npm run backend   # Start backend only
npm run frontend  # Start frontend only

Option 2: Docker Deployment

# 1. Configure environment variables (same as source deployment)
cp .env.example .env

# 2. Pull image and start
docker compose up -d

Reads .env from root directory by default, maps ports 3000 (frontend) / 5001 (backend)

Mirror address for faster pulling is provided as comments in docker-compose.yml, replace if needed.

📬 Join the Conversation

QQ Group

 

The MiroFish team is recruiting full-time/internship positions. If you're interested in multi-agent simulation and LLM applications, feel free to send your resume to: [email protected]

📄 Acknowledgments

MiroFish has received strategic support and incubation from Shanda Group!

MiroFish's simulation engine is powered by OASIS (Open Agent Social Interaction Simulations), We sincerely thank the CAMEL-AI team for their open-source contributions!

📈 Project Statistics

666ghj/MiroFish Star History Chart

MiroFish (666ghj/MiroFish)

Searching Database…

Что это такое?MiroFish — это движок многоагентного моделирования на основе ИИ, который строит высокоточный цифровой параллельный мир на основе реальных исходных данных (свежих новостей, проектов политик, финансовых сигналов) и позволяет тысячам независимых агентов взаимодействовать друг с другом, чтобы прогнозировать будущие результаты.
Это чат-бот или полноценная платформа для моделирования?Это полноценное веб-приложение (фронтенд на Node.js и бэкенд на Python), которое запускает многоагентную социальную симуляцию и в конце формирует отчёт с прогнозом, а не простой чат.
Как это запустить?Клонируйте репозиторий, настройте необходимые переменные окружения, затем установите зависимости командами `npm install && cd frontend && npm install` и `uv sync` для бэкенда, после чего запустите сервисы через готовые npm-скрипты, либо пропустите локальную настройку и воспользуйтесь прилагаемым файлом Docker Compose.
Какие инструменты нужны перед запуском?Нужны Node.js 18+ (включает npm), Python от 3.11 до 3.12 и менеджер пакетов Python uv для бэкенда; Docker — альтернатива, если не хочется устанавливать всё это локально.
Есть ли подводные камни при настройке, о которых стоит знать?Бэкенд работает только с Python 3.11 или 3.12 — более новые версии не поддерживаются — и перед запуском агентов любой симуляции нужно настроить собственные переменные окружения (включая доступ к LLM).
Нужно ли разворачивать это самостоятельно или есть демо?Есть онлайн-демо (mirofish-live-demo), где можно попробовать готовую симуляцию общественного мнения без установки; для собственных прогнозов нужно самостоятельное развёртывание из исходников или через Docker.
Что вдохновило на демо с «Сном в красном тереме»?MiroFish смоделировал утраченную концовку классического романа «Сон в красном тереме», используя сотни тысяч слов из первых 80 глав, и показал, что движок может восстанавливать сюжетные развязки так же, как и события реального мира.
На чём построен движок симуляции?Движок симуляции MiroFish основан на OASIS (Open Agent Social Interaction Simulations), разработанном совместно с командой CAMEL-AI; он обеспечивает реалистичное социальное поведение моделируемых агентов.
Что происходит после завершения симуляции?ReportAgent с широким набором инструментов изучает среду после симуляции и формирует подробный отчёт с прогнозом; после этого можно напрямую общаться с любым смоделированным агентом или с самим ReportAgent.
Кто создаёт MiroFish?MiroFish инкубируется при стратегической поддержке Shanda Group; команда сейчас набирает сотрудников на полную занятость и стажировки по направлениям многоагентного моделирования и приложений на основе LLM.
Creator
666ghj
Size
16.4 MB
Stars
80K
Age
10mo
Commits · 90 Days