MiroFish 群体智能预测引擎部署指南从一条命令启动到深度定制全流程【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFishMiroFish 是一款能预测万物的群体智能预测引擎上传一份报告它会自动构建一个平行数字世界让成千上万个智能体互相交互最终输出一份预测报告。本文带你用最少的命令把 MiroFish 预测服务一步步跑起来。30 秒跑通用 Docker 一条命令启动 MiroFish如果你不想碰任何代码Docker 是最短路径——它相当于一台装好系统的整机Node、Python 全不用你操心插卡即用。前置只有一个本机装好 Docker 和 Docker Composedocker -v能输出版本号即可。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish克隆项目并进入目录。启动前需要先准备一个配置文件里面要填两个服务的密钥cp .env.example .env 划重点打开.env把LLM_API_KEY大模型服务和ZEP_API_KEY记忆图谱服务填上真实值两者都有免费额度日常够用。然后一条命令启动docker compose up -d首次会拉取镜像可能要等几分钟之后浏览器打开http://localhost:3000Web 界面就出来了。初见界面上传一份报告验证你的预测引擎第一次启动的价值不在于跑起来了而在于真的能预测。MiroFish 的使用方式很直接上传任何一份报告新闻分析、政策简报甚至小说章节都行用自然语言描述你想预测的问题剩下的流程它自动接管。启动后的首页就是上面这样左侧是功能引导中间是文件上传区拖入一份材料即可开工。 实操提示第一次建议传一份几千字的短报告快速走通图谱构建 → 模拟 → 报告全流程确认每个环节都正常。项目自带现成案例可以参考效果比如基于数十万字推演《红楼梦》失传结局的模拟演示如果你能在页面上看到生成的预测报告和可交互的数字世界恭喜部署成功。幕后拆解这个预测系统是怎么跑起来的跑通之后花两分钟看懂架构后面改配置、提代码时才知道自己动的是哪一层。MiroFish 采用前后端分离架构前端是 Vue 3 Vite负责图谱可视化和操作界面后端是 PythonFlask默认监听 5001 端口负责全部计算。两者通过 API 通信——就像前台点单、后厨做菜互不依赖谁坏了换谁就行。后端核心代码集中在 backend/app/ 目录每个服务对应一个环节graph_builder.py负责从你的报告里抽出实体关系、搭成图谱simulation_runner.py驱动智能体并行模拟report_agent.py负责解读模拟结果、写出预测报告。而智能体的长期记忆和关系图谱则交给.env里配置的 Zep 记忆服务来存。上图就是引擎从你的种子材料里提取出的数字世界每个点是一个人物、组织或概念连线是它们之间的关系。模拟开始后这些节点会带着各自的人设互相交互推演出后续走向。深度定制改端口、换模型、调参数跑起来之后你多半想让它适配自己的环境。最常见的三个操作全在配置文件里不用动代码。改端口避免冲突。如果 3000 或 5001 被占用了改docker-compose.yml里的映射即可ports: - 3001:3000 # 前端改到 3001 - 5002:5001 # 后端改到 5002端口映射就像给房子换门牌号冒号左边是街上的门牌你的机器右边是屋里房间号容器内部。改完重新docker compose up -d生效。换模型。后端兼容一切 OpenAI SDK 格式的 LLM 接口改.env里三行就能换掉预测引擎的大脑LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME。调模拟参数。上传报告后可以在界面里直接调整智能体数量、模拟轮数、时间粒度改完参数点注入下一轮模拟就按新配置走方便你尝试不同假设、对比结果差异。动手改代码搭好开发环境走上贡献之路想改功能、提 PR就需要从源码部署而不是用 Docker——代价只是多装几个工具、多跑一条命令。 划重点源码部署要求 Node.js 18、Python 3.11~3.12、uv 包管理器用node -v、python --version逐个确认版本。cd MiroFish cp .env.example .env # 填入和上面一样的密钥 npm run setup:all # 一键安装前端 后端全部依赖npm run setup:all会一次装好根目录和前端依赖并自动为后端创建 Python 虚拟环境——相当于给项目单独划了一块独立工具箱不污染你机器上其他项目的依赖。然后进入开发模式npm run dev前后端同时启动改完代码浏览器里立刻能看到效果只改一边时也可以用npm run frontend、npm run backend单独拉起。动手改代码时重点看两处后端逻辑在backend/app/前端组件在frontend/src/components/。第一次接触建议先读一遍 中文文档再顺手跑跑tests/里的测试用例熟悉流程。排障速查表部署时踩坑很正常先对照这张表大部分问题两分钟内能解决现象可能原因解决办法提示端口已被占用3000/5001 被其他程序占了修改docker-compose.yml中的端口映射见上一节镜像拉取很慢官方镜像源距离远换成docker-compose.yml里注释掉的加速镜像地址后端起不来提示配置错误.env缺密钥从.env.example复制补全LLM_API_KEY、ZEP_API_KEY页面能打开但数据不加载后端 5001 没启动或被防火墙拦截确认后端进程存活检查 5001 端口与防火墙规则依赖安装失败包管理器版本过旧先pip install --upgrade pip再重装前端可删掉node_modules后重新npm install一次模拟消耗额度过多模拟轮数、智能体太多先跑 40 轮以内的小规模模拟验证流程再逐步放大跑起来之后值得顺手做的 3 件事引擎能用了还可以让它跑得更好。三件事收益都很高先小后大控制消耗。MiroFish 的主要开销在大模型调用官方也建议先做 40 轮以内的小模拟验证配置确认没问题再放大轮数和智能体规模避免一次跑废一堆额度。给高频调用配一条快车道。.env里预留了LLM_BOOST_*一组选项把部分高频请求指到更快、更近的模型端点报告生成等待时间会明显缩短不用就把这几行删掉。定期给仓库瘦身。上传材料和生成的图谱会不断累积在backend/uploads目录实验结束后清理旧数据磁盘更干净查询也更轻快。想继续深挖数据库索引、缓存策略这类优化细节可以参考 README-ZH.md 里的部署章节。写在最后从一条命令到深度定制MiroFish 给你搭好了一座未来预演实验室。跑起来之后如果踩了坑、或有更好的优化想法欢迎在评论区分享帮后来人少走一步弯路。【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 MiroFish 群体智能预测引擎部署指南：从一条命令启动到深度定制全流程
MiroFish 群体智能预测引擎部署指南从一条命令启动到深度定制全流程【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFishMiroFish 是一款能预测万物的群体智能预测引擎上传一份报告它会自动构建一个平行数字世界让成千上万个智能体互相交互最终输出一份预测报告。本文带你用最少的命令把 MiroFish 预测服务一步步跑起来。30 秒跑通用 Docker 一条命令启动 MiroFish如果你不想碰任何代码Docker 是最短路径——它相当于一台装好系统的整机Node、Python 全不用你操心插卡即用。前置只有一个本机装好 Docker 和 Docker Composedocker -v能输出版本号即可。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish克隆项目并进入目录。启动前需要先准备一个配置文件里面要填两个服务的密钥cp .env.example .env 划重点打开.env把LLM_API_KEY大模型服务和ZEP_API_KEY记忆图谱服务填上真实值两者都有免费额度日常够用。然后一条命令启动docker compose up -d首次会拉取镜像可能要等几分钟之后浏览器打开http://localhost:3000Web 界面就出来了。初见界面上传一份报告验证你的预测引擎第一次启动的价值不在于跑起来了而在于真的能预测。MiroFish 的使用方式很直接上传任何一份报告新闻分析、政策简报甚至小说章节都行用自然语言描述你想预测的问题剩下的流程它自动接管。启动后的首页就是上面这样左侧是功能引导中间是文件上传区拖入一份材料即可开工。 实操提示第一次建议传一份几千字的短报告快速走通图谱构建 → 模拟 → 报告全流程确认每个环节都正常。项目自带现成案例可以参考效果比如基于数十万字推演《红楼梦》失传结局的模拟演示如果你能在页面上看到生成的预测报告和可交互的数字世界恭喜部署成功。幕后拆解这个预测系统是怎么跑起来的跑通之后花两分钟看懂架构后面改配置、提代码时才知道自己动的是哪一层。MiroFish 采用前后端分离架构前端是 Vue 3 Vite负责图谱可视化和操作界面后端是 PythonFlask默认监听 5001 端口负责全部计算。两者通过 API 通信——就像前台点单、后厨做菜互不依赖谁坏了换谁就行。后端核心代码集中在 backend/app/ 目录每个服务对应一个环节graph_builder.py负责从你的报告里抽出实体关系、搭成图谱simulation_runner.py驱动智能体并行模拟report_agent.py负责解读模拟结果、写出预测报告。而智能体的长期记忆和关系图谱则交给.env里配置的 Zep 记忆服务来存。上图就是引擎从你的种子材料里提取出的数字世界每个点是一个人物、组织或概念连线是它们之间的关系。模拟开始后这些节点会带着各自的人设互相交互推演出后续走向。深度定制改端口、换模型、调参数跑起来之后你多半想让它适配自己的环境。最常见的三个操作全在配置文件里不用动代码。改端口避免冲突。如果 3000 或 5001 被占用了改docker-compose.yml里的映射即可ports: - 3001:3000 # 前端改到 3001 - 5002:5001 # 后端改到 5002端口映射就像给房子换门牌号冒号左边是街上的门牌你的机器右边是屋里房间号容器内部。改完重新docker compose up -d生效。换模型。后端兼容一切 OpenAI SDK 格式的 LLM 接口改.env里三行就能换掉预测引擎的大脑LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME。调模拟参数。上传报告后可以在界面里直接调整智能体数量、模拟轮数、时间粒度改完参数点注入下一轮模拟就按新配置走方便你尝试不同假设、对比结果差异。动手改代码搭好开发环境走上贡献之路想改功能、提 PR就需要从源码部署而不是用 Docker——代价只是多装几个工具、多跑一条命令。 划重点源码部署要求 Node.js 18、Python 3.11~3.12、uv 包管理器用node -v、python --version逐个确认版本。cd MiroFish cp .env.example .env # 填入和上面一样的密钥 npm run setup:all # 一键安装前端 后端全部依赖npm run setup:all会一次装好根目录和前端依赖并自动为后端创建 Python 虚拟环境——相当于给项目单独划了一块独立工具箱不污染你机器上其他项目的依赖。然后进入开发模式npm run dev前后端同时启动改完代码浏览器里立刻能看到效果只改一边时也可以用npm run frontend、npm run backend单独拉起。动手改代码时重点看两处后端逻辑在backend/app/前端组件在frontend/src/components/。第一次接触建议先读一遍 中文文档再顺手跑跑tests/里的测试用例熟悉流程。排障速查表部署时踩坑很正常先对照这张表大部分问题两分钟内能解决现象可能原因解决办法提示端口已被占用3000/5001 被其他程序占了修改docker-compose.yml中的端口映射见上一节镜像拉取很慢官方镜像源距离远换成docker-compose.yml里注释掉的加速镜像地址后端起不来提示配置错误.env缺密钥从.env.example复制补全LLM_API_KEY、ZEP_API_KEY页面能打开但数据不加载后端 5001 没启动或被防火墙拦截确认后端进程存活检查 5001 端口与防火墙规则依赖安装失败包管理器版本过旧先pip install --upgrade pip再重装前端可删掉node_modules后重新npm install一次模拟消耗额度过多模拟轮数、智能体太多先跑 40 轮以内的小规模模拟验证流程再逐步放大跑起来之后值得顺手做的 3 件事引擎能用了还可以让它跑得更好。三件事收益都很高先小后大控制消耗。MiroFish 的主要开销在大模型调用官方也建议先做 40 轮以内的小模拟验证配置确认没问题再放大轮数和智能体规模避免一次跑废一堆额度。给高频调用配一条快车道。.env里预留了LLM_BOOST_*一组选项把部分高频请求指到更快、更近的模型端点报告生成等待时间会明显缩短不用就把这几行删掉。定期给仓库瘦身。上传材料和生成的图谱会不断累积在backend/uploads目录实验结束后清理旧数据磁盘更干净查询也更轻快。想继续深挖数据库索引、缓存策略这类优化细节可以参考 README-ZH.md 里的部署章节。写在最后从一条命令到深度定制MiroFish 给你搭好了一座未来预演实验室。跑起来之后如果踩了坑、或有更好的优化想法欢迎在评论区分享帮后来人少走一步弯路。【免费下载链接】MiroFishA Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎预测万物项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考