3种部署方式：如何快速搭建你的MiroFish群体智能预测引擎

3种部署方式如何快速搭建你的MiroFish群体智能预测引擎【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是一款基于多智能体技术的AI预测引擎能够通过提取现实世界的种子信息自动构建高保真数字世界让成千上万个具备独立人格的智能体进行自由交互与社会演化。无论你是想进行企业战略推演、舆情分析还是创意故事预测MiroFish都能为你提供精准的未来走向预测。部署路径选择器找到最适合你的方式在开始部署前让我们先通过几个简单问题确定最适合你的方案你的主要使用场景是什么A. 快速体验和演示B. 深度开发和研究C. 生产环境部署你的技术背景如何A. 熟悉Docker希望一键部署B. 开发者需要源码级控制C. 希望灵活配置和扩展你对系统性能的要求A. 快速启动简单配置B. 高性能可定制优化C. 稳定可靠易于维护根据你的选择我们将推荐最适合的部署路径多数选择A→ 场景一Docker容器化部署多数选择B→ 场景二源码开发环境部署多数选择C→ 场景三生产环境优化部署场景一快速体验者的容器化部署适用人群技术爱好者希望快速体验MiroFish的核心功能演示需求需要在短时间内搭建运行环境对Python/Node.js环境配置不熟悉的用户核心价值5分钟完成部署立即开始预测推演无需处理依赖冲突环境隔离安全一键更新随时获取最新功能快速启动步骤获取项目代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish配置环境变量cp .env.example .env # 编辑.env文件填入你的API密钥启动容器服务docker compose up -d启动成功后访问 http://localhost:3000 即可进入MiroFish的Web界面。系统会自动拉取最新镜像并启动前后端服务端口映射为3000前端和5001后端。进阶配置技巧如果你的网络环境访问Docker Hub较慢可以修改docker-compose.yml文件使用国内镜像加速# 将默认镜像地址替换为国内镜像 # image: ghcr.nju.edu.cn/666ghj/mirofish:latest场景二开发者的源码环境部署适用人群软件开发者需要修改源码或添加新功能研究人员希望深入理解多智能体系统架构需要定制化配置和扩展的用户核心价值完全掌控系统运行细节便于调试和性能优化支持二次开发和功能扩展环境准备与安装前置要求检查node -v # 需要Node.js 18 python --version # 需要Python 3.11-3.12 uv --version # 需要uv包管理器完整安装流程克隆项目并配置环境git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env一键安装所有依赖npm run setup:all这个命令会自动安装前端和后端的所有依赖包括创建Python虚拟环境。启动开发服务器npm run dev系统将同时启动前端http://localhost:3000和后端http://localhost:5001服务支持热重载便于开发调试。核心模块架构深入了解MiroFish的源码结构有助于你更好地进行二次开发后端服务核心位于backend/app/目录api/- RESTful API接口层services/- 业务逻辑服务层models/- 数据模型定义utils/- 工具函数库前端组件架构位于frontend/src/目录components/- Vue组件库views/- 页面视图组件api/- 前端API调用封装场景三生产环境的优化部署适用人群企业用户需要稳定可靠的预测服务需要7x24小时不间断运行对性能和安全性有较高要求核心价值高可用架构支持故障自动恢复性能优化支持大规模并发预测安全加固保护敏感数据和API密钥生产环境配置指南环境变量安全配置# 生产环境建议使用环境变量而非.env文件 export LLM_API_KEYyour_production_api_key export ZEP_API_KEYyour_production_zep_keyDocker Compose生产配置创建docker-compose.prod.yml文件version: 3.8 services: mirofish: image: ghcr.io/666ghj/mirofish:latest container_name: mirofish-prod environment: - LLM_API_KEY${LLM_API_KEY} - ZEP_API_KEY${ZEP_API_KEY} - NODE_ENVproduction ports: - 80:3000 - 443:5001 restart: always volumes: - ./backend/uploads:/app/backend/uploads - ./logs:/app/logs healthcheck: test: [CMD, curl, -f, http://localhost:5001/health] interval: 30s timeout: 10s retries: 3启动生产服务docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d监控与维护日志查看docker logs -f mirofish-prod性能监控集成Prometheus和Grafana备份策略定期备份uploads目录和数据库核心功能体验与验证无论选择哪种部署方式完成安装后都可以通过以下步骤验证系统功能1. 上传种子材料在MiroFish界面中上传一份分析报告或文本材料作为预测的种子。系统支持多种格式包括PDF、Word文档和纯文本。2. 构建关系图谱系统会自动提取文本中的实体和关系构建可视化的关系图谱。你可以看到不同颜色节点代表的不同类型实体公司、人物、事件等。3. 启动智能体模拟配置模拟参数后启动多智能体仿真。成千上万个具备独立人格的智能体将在数字世界中自由交互模拟真实的社会演化过程。4. 生成预测报告系统基于模拟结果生成详细的预测报告包含关键趋势分析、风险预警和策略建议。5. 深度交互分析与模拟世界中的任意智能体进行对话或与ReportAgent探讨预测结果的深层含义。深度探索MiroFish技术架构解析多智能体仿真引擎MiroFish的核心是基于OASIS开源框架的多智能体仿真引擎。每个智能体具备独立的人格设定和记忆系统长期的行为逻辑和学习能力社会关系和交互网络图关系增强检索GraphRAG系统通过GraphRAG技术构建高维度的知识图谱实现实体关系的动态抽取和更新语义相似度的高效检索多维度关联分析预测工作流MiroFish的完整预测流程包含五个核心步骤图谱构建- 从种子材料提取实体和关系环境搭建- 生成智能体人设和仿真参数并行模拟- 双平台运行多智能体交互报告生成- 基于模拟结果生成结构化报告深度互动- 与智能体进行自然语言对话常见问题与解决方案端口冲突处理如果3000或5001端口已被占用可以修改端口映射# 在docker-compose.yml中修改 ports: - 3001:3000 # 前端端口 - 5002:5001 # 后端端口API密钥配置确保在.env文件中正确配置以下关键API密钥LLM_API_KEY你的大语言模型API密钥 LLM_BASE_URLAPI基础地址 LLM_MODEL_NAME使用的模型名称 ZEP_API_KEY你的Zep向量数据库API密钥性能优化建议对于大规模预测任务调整模拟轮次和智能体数量使用更高性能的LLM模型增加系统内存和CPU资源下一步行动建议初学者路径使用Docker Compose快速部署体验基础功能尝试上传简单文本进行预测推演探索关系图谱的可视化分析开发者路径源码部署深入理解系统架构阅读核心模块代码backend/app/services/尝试修改智能体行为逻辑或添加新的分析工具企业用户路径生产环境部署确保系统稳定性集成现有数据源和业务系统定制化预测模型和报告模板MiroFish作为一个开源的群体智能预测引擎正在不断演进和完善。无论你是技术爱好者、开发者还是企业用户都能在这个平台上找到适合自己的应用场景。现在就开始部署你的MiroFish探索预测万物的无限可能【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