【免费下载链接】MiroSharkSimulate anything, for $1 less than 10 min - Universal Swarm Intelligence Engine项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiroShark点击查看免费下载MiroShark 是一个通用的群体智能模拟引擎Universal Swarm Intelligence Engine主打一切皆可模拟只需 $1、不到 10 分钟你上传一份文档或提出一个问题它就会派出数百个有真实人设的智能体在 Twitter、Reddit 与预测市场上逐小时发帖、辩论、交易最后生成一份引用真实发言与市场走势的深度分析报告。本文面向新手完整拆解 MiroShark 模拟流水线的 5 个阶段带你从「上传文档」一路走到「深度分析报告」。一、MiroShark 能做什么一句话概括给一个情景还你一整片会争论的数字人群。典型用法包括公关危机演练— 新闻稿发布前先模拟舆论反应市场反应推演— 喂入财经新闻观察模拟交易者的情绪与买卖行为广告/文案测试— 用模拟受众检验标题与卖点⚖️政策分析— 用模拟公众检验法规草案️历史假设— 改写一段历史事件看一群人设如何重新叙述后续它的核心卖点在于有据可依每个智能体都扎根于你上传文档中抽取出的实体与关系报告里的每一句结论都能追溯到真实发生的模拟发帖与交易而不是模型的凭空想象。二、运行前的快速准备3 分钟上手完整安装细节见 docs/INSTALL.zh-CN.md推荐新手走「OpenRouter 密钥 ./miroshark启动器」这条阻力最小的路径。前置依赖Python 3.11、Node.js 18、Neo4jmacOS 用brew install neo4jLinux 用sudo apt install neo4j一把 OpenAI 兼容的 API 密钥如 OpenRouter 密钥三步启动git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiroShark cd MiroShark cp .env.example .env # 将 OpenRouter 密钥粘贴到 5 处 *_API_KEY 字段同一把密钥 ./miroshark启动器会自动检查依赖、启动 Neo4j、安装前后端并在:3000前端与:5001Flask API提供服务。打开http://localhost:3000即可开始。所有环境变量的含义均可在 docs/CONFIGURATION.zh-CN.md 中查询。三、5 步模拟流水线全解析MiroShark 的流水线共有五个阶段图谱构建 → 智能体配置 → 模拟执行 → 报告生成 → 深度交互界面右上角的步骤 X/4 交互指示器会随时告诉你当前进度流水线阶段图源自官方中文 README 说明。每个阶段在 docs/ARCHITECTURE.zh-CN.md 中都有深入讲解。步骤 1图谱构建Graph Build—— 把文档变成知识图谱在首页上传.md/.txt文档、粘贴 URL 或直接打字提问直接提问模式下 MiroShark 会自行调研并撰写种子简报。随后系统会NER 实体抽取— 用少样本示例与拒绝规则过滤垃圾实体抽出人物、机构、事件等写入 Neo4j 知识图谱— 批量并行写入实体与关系边自动做实体消歧与矛盾检测智能配置建议— 上传后约 2 秒生成三张预测市场风格的情景卡片看涨 / 看跌 / 中立点使用此项即可填入模拟提示词对应前端组件frontend/src/components/Step1GraphBuild.vue。 没有文档也可以直接用 backend/app/preset_templates/ 中自带的 6 套预设模板一键起步加密代币发布、企业危机、政治辩论、产品发布、校园风波、历史假设。步骤 2智能体配置Agent Setup—— 生成数百个真实人设这一步把图谱里的每个实体变成有血有肉的智能体。每个智能体获得5 层上下文图谱属性、关系网络、语义检索、相邻节点以及在上下文不足时自动触发的 LLM 网络调研。若配置了人口学接地DEMOGRAPHICS_COUNTRY人设的年龄、职业、地域还会锚定到真实的人口普查风格数据而不是模型默认值。对应前端组件frontend/src/components/Step2EnvSetup.vue。步骤 3模拟执行Simulation—— 三平台并行逐小时推进这是流水线的重头戏。三个平台通过asyncio.gather同时运行数据在彼此之间流动Twitter— 发帖、点赞、转发Reddit— 评论、投票、串帖Polymarket— 围绕情景核心问题生成单一预测市场交易者基于 AMM 定价买入/卖出/观望Market-Media Bridge市场-媒体桥让两侧互相看见交易者读得到社交帖社交智能体看得到实时价格。每个智能体维护独立的信念状态立场、置信度、信任度每轮更新。一次完整模拟约 850–1650 次模型调用、消耗约 1 美元。对应前端组件frontend/src/components/Step3Simulation.vue模拟主循环位于 backend/wonderwall/ 内置的跨平台模拟引擎中。步骤 4报告生成Report—— 只引用真实发生的事模拟结束后一个ReACT 报告智能体接管。它不是编报告而是像分析师一样反复调用工具取证工具获取的证据simulation_feed智能体真实的帖子、评论与交易market_state市场实际价格与盈亏走势图谱搜索 / 信念轨迹立场变化与关系网络纳什均衡等分析工具群体博弈的收敛结论报告以 Substack 风格分章节流式输出每一节都引用谁在第几轮说了什么。报告智能体的实现见 backend/app/services/report_agent.py前端展示组件为 frontend/src/components/Step4Report.vue。步骤 5深度交互Interaction—— 追问、分支、导演讲戏拿到报告不是终点MiroShark 允许你继续下场人设对话— 直接和任意智能体聊天追问它为什么这样想⤷反事实分支— 如果第 24 轮 CEO 辞职会怎样一键派生分支时间线用对比视图并排查看导演模式— 在当前时间线中注入突发新闻最多 10 条事件不重启模拟即可做压力测试轨迹访谈— 查看任意智能体回复背后的完整推理链对应前端组件frontend/src/components/Step5Interaction.vue。四、报告产出之后分享与导出完成的模拟不止能看。MiroShark 提供 6 种以上分享形态1200×630 社交分享卡、信念回放 GIF、推文串导出、RSS/Atom 订阅、实时观看页/watch/id以及公开图库/explore。完整功能清单见 docs/FEATURES.zh-CN.md接口细节见 docs/API.zh-CN.md。五、延伸阅读新手文档地图想解决的问题去哪看部署与安装云端 / Docker / Ollamadocs/INSTALL.zh-CN.md环境变量与特性开关docs/CONFIGURATION.zh-CN.md模型路由与成本基准docs/MODELS.zh-CN.md流水线与记忆栈架构docs/ARCHITECTURE.zh-CN.md全部功能详解docs/FEATURES.zh-CN.md命令行工具用法docs/CLI.zh-CN.md上手建议先用一套预设模板跑通完整流水线熟悉五步节奏后再换成自己的文档——这是新手踩坑最少的路线。首次运行约 10 分钟、成本约 1 美元跑完即可得到一份引用真实数据、可继续追问的深度分析报告。赞分享【免费下载链接】MiroSharkSimulate anything, for $1 less than 10 min - Universal Swarm Intelligence Engine项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiroShark点击查看免费下载相关推荐utopia 文档流水线深度解析从一份上传文档到一张企业知识图谱utopia 文档流水线深度解析从一份上传文档到一张企业知识图谱 本文以 utopia 仓库的 docs/pipeline.md https://link.g后端前端人工智能RAG知识图谱知识管理搜索引擎SurfSense 文档上传与处理流水线深度解析从 Markdown 测试夹具到 RAG 索引SurfSense 文档上传与处理流水线深度解析从 Markdown 测试夹具到 RAG 索引 导读 本文以 sample.md https://link.g人工智能AI 应用后端AI Agent网页爬虫RAG深度研究MCP 服务前端Spike模拟器架构深度解析从指令解码到执行流水线Spike模拟器架构深度解析从指令解码到执行流水线 Spike RISC V ISA模拟器是业界最权威的RISC V指令集架构仿真工具它实现了完整的RISC指令集开发工具测试创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考