シンプルで汎用的な群知能エンジン、あらゆるものを予測
A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything
MiroFish は、マルチエージェント技術を活用した次世代AI予測エンジンです。現実世界からシード情報（ニュース速報、政策草案、金融シグナルなど）を抽出し、高精度なパラレルデジタルワールドを自動構築します。この空間内で、独自の性格・長期記憶・行動ロジックを持つ数千のインテリジェントエージェントが自由に相互作用し、社会的進化を遂げます。「神の視点」から動的に変数を注入することで、未来の軌跡を精密に推論できます — デジタルサンドボックスで未来をリハーサルし、無数のシミュレーションを経て最適な意思決定を導き出します。
必要な操作は：シード素材（データ分析レポートや興味深い小説など）をアップロードし、予測要件を自然言語で記述するだけ
MiroFish が返すもの：詳細な予測レポートと、深くインタラクティブな高精度デジタルワールド
MiroFish は、現実を映し出す群知能ミラーの構築を目指しています。個体間の相互作用から生まれる集合的創発を捉えることで、従来の予測の限界を突破します：
- マクロレベル：意思決定者のためのリハーサルラボとして、政策や広報をゼロリスクで検証可能
- ミクロレベル：個人ユーザーのためのクリエイティブサンドボックス — 小説の結末推理から想像力豊かなシナリオの探索まで、すべてを楽しく、遊び心を持って体験可能
シリアスな予測から遊び心あるシミュレーションまで、あらゆる「もしも」の結果を可視化し、万物の予測を可能にします。
オンラインデモ環境をぜひご覧ください。トレンドの世論イベントに関する予測シミュレーションを体験できます：mirofish-live-demo
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画像をクリックして、BettaFish生成の「武漢大学世論レポート」を使用した予測の完全デモ動画をご覧ください
画像をクリックして、「紅楼夢」前80回の数十万字に基づくMiroFishの失われた結末の深層予測をご覧ください
金融予測、政治ニュース予測 などの事例を近日公開予定...
- グラフ構築：シード抽出 & 個体/集合記憶の注入 & GraphRAG構築
- 環境セットアップ：エンティティ関係抽出 & ペルソナ生成 & エージェント設定注入
- シミュレーション：デュアルプラットフォーム並列シミュレーション & 予測要件の自動解析 & 動的時間記憶更新
- レポート生成：豊富なツールセットを持つReportAgentによるシミュレーション後環境との深いインタラクション
- 深層インタラクション：シミュレーション世界の任意のエージェントとチャット & ReportAgentとの対話
| ツール | バージョン | 説明 | インストール確認 |
|---|---|---|---|
| Node.js | 18+ | フロントエンドランタイム、npm含む | node -v |
| Python | ≥3.11, ≤3.12 | バックエンドランタイム | python --version |
| uv | 最新版 | Pythonパッケージマネージャー | uv --version |
# サンプル設定ファイルをコピー
cp .env.example .env
# .envファイルを編集し、必要なAPIキーを入力必須環境変数：
# LLM API設定（OpenAI SDK形式の任意のLLM APIに対応）
# 推奨：阿里雲百錬プラットフォーム経由のQwen-plusモデル: https://bailian.console.aliyun.com/
# 消費量が多いため、まず40ラウンド未満のシミュレーションをお試しください
LLM_API_KEY=your_api_key
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
LLM_MODEL_NAME=qwen-plus
# Zep Cloud設定
# 無料の月間クォータで簡単な利用には十分です: https://app.getzep.com/
ZEP_API_KEY=your_zep_api_key# すべての依存関係をワンクリックでインストール（ルート + フロントエンド + バックエンド）
npm run setup:allまたは段階的にインストール：
# Node依存関係をインストール（ルート + フロントエンド）
npm run setup
# Python依存関係をインストール（バックエンド、仮想環境を自動作成）
npm run setup:backend# フロントエンドとバックエンドを同時に起動（プロジェクトルートから実行）
npm run devサービスURL：
- フロントエンド:
http://localhost:3000 - バックエンド API:
http://localhost:5001
個別に起動：
npm run backend # バックエンドのみ起動
npm run frontend # フロントエンドのみ起動# 1. 環境変数を設定（ソースデプロイと同様）
cp .env.example .env
# 2. イメージをプルして起動
docker compose up -dデフォルトでルートディレクトリの .env を読み取り、ポート 3000（フロントエンド）/ 5001（バックエンド） をマッピング
高速プル用のミラーアドレスが
docker-compose.ymlにコメントとして記載されています。必要に応じて差し替えてください。
MiroFishチームはフルタイム/インターンシップのポジションを募集しています。マルチエージェントシミュレーションやLLMアプリケーションに興味がある方は、お気軽に履歴書をお送りください：mirofish@shanda.com
MiroFishは盛大グループから戦略的支援とインキュベーションを受けています！
MiroFishのシミュレーションエンジンは OASIS (Open Agent Social Interaction Simulations) を基盤としています。CAMEL-AIチームのオープンソース貢献に心より感謝いたします！