一个简洁通用的群体智能引擎，预测万物
MiroFish是一个基于Python开发的通用型群体智能预测引擎。它利用多智能体模拟和知识图谱技术，将现实世界的“种子”信息（如新闻、报告或小说文本）转化为一个动态演化的数字平行世界。在这个虚拟环境中，成千上万个拥有记忆和个性的智能体进行自主交互，模拟社会或市场运行。用户可以通过注入不同变量，以“上帝视角”观察和推演事件未来的多种可能走向。该工具特别适用于金融预测、舆情分析、政策评估乃至创意故事的结局推演，旨在通过高保真的模拟，在风险可控的数字沙盘中为复杂决策提供前瞻性洞察。
💡 应用场景
最适合需要模拟复杂系统中多个实体（人、组织、市场因素）在互动中如何演化，从而进行预测、推演或创意生成的场景。
金融趋势预测
问题：金融分析师需要预测市场对突发新闻（如政策变动、财报发布）的复杂反应，但传统模型难以模拟群体情绪和连锁效应。
方案：将新闻、财报等作为“种子”输入MiroFish，引擎会自动创建代表不同投资者类型的智能体，模拟他们在数字世界中的互动和决策，推演市场情绪和价格走势。
示例：输入“某科技巨头发布低于预期的Q2财报”及相关行业背景，让引擎模拟散户、机构、做空者等各类市场参与者的反应，预测股价短期波动和可能的舆论焦点。
舆情危机推演
问题：企业公关团队在危机事件（如产品安全事故）爆发后，难以快速、全面地预测公众舆论的演变路径和潜在风险点。
方案：将事件通报、社交媒体初始反应等作为种子，MiroFish构建包含消费者、媒体、竞争对手、监管部门等多方角色的平行世界，推演舆论发酵、转移或升级的多种可能性。
示例：参考README中的“武汉大学舆情推演”，输入高校相关争议事件的初始报道，模拟学生、校友、公众、官方等群体的持续互动，生成舆情演变报告和风险预警。
创意内容生成与推演
问题：作家或编剧构思复杂故事时，难以确保角色行为符合其“人设”，或想探索故事线在不同关键选择下的不同结局。
方案：将小说前文或故事大纲作为种子输入，MiroFish为每个角色注入记忆与性格，让他们在模拟世界中自由交互，从而推演出符合逻辑的后续情节或多种分支结局。
示例：如README所示，将《红楼梦》前80回文本输入，引擎能基于各人物性格和关系，推演失传后文的可能发展，为创作者提供灵感或验证剧情合理性。
政策效果沙盘模拟
问题：政府部门或智库在出台新政策（如城市规划、经济刺激）前，缺乏低成本手段预演政策对社会各阶层产生的综合影响和连锁反应。
方案：输入“某城市拟征收拥堵费”的政策草案和交通数据，模拟私家车主、公交公司、商圈、通勤者等群体的长期行为调整，预测对交通流量、商业活力、公众满意度的影响。
📊 项目信息
- 语言
- Python
- Stars
- ⭐ 16,714
- Forks
- 1,782
- 今日新增
- +2,907
- 排名
- #2
- 收录
- 总榜
- 趋势日期
- 2026年3月11日
- 最后推送
- 2026/3/7
🏷️ 标签
📸 截图
