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/MiroFish
MiroFish 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 Compose（docker -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:3000，Web 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 Python（Flask），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
