MiroFish：マルチエージェント技術を活用したAI予測エンジン 249

GitHubのグローバルトレンドランキングで上位にランクインしたオープンソースのAI予測エンジン。中国科学技術大学の20歳の4年生、郭航江氏によって開発され、盛大集団の創業者である陳天橋氏から3,000万元の投資も受けています。

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MiroFish：マルチエージェント技術を活用したAI予測エンジン紹介

MiroFish は、GitHub の世界トレンドランキングで上位にランクインしているオープンソースの ai 予測エンジンです。中国科学技術大学の20歳の大学4年生である BaiFu（郭航江）氏によって開発され、盛大グループの創業者である陳天橋氏から3000万元人民元の投資を受けました。

MiroFish は、マルチエージェント技術を活用したAI予測エンジンであり、「シンプルで汎用的な群衆知能エンジンとして、あらゆる事象を予測できる」という位置づけの製品です。

その中核となる設計思想は「パラレルデジタルワールド」の構築にあります。現実世界から「種情報」（突発ニュース、政策草案、金融シグナル、小説のテキストなど）を抽出し、それをもとに高忠実度の仮想デジタルワールドを自動的に構築します。この仮想空間には、独立したペルソナ、長期記憶、行動論理を持つ数千から数万の知能エージェントが存在し、自由に関わり合い、社会的な関係を築きながら発展していきます。ユーザーは「神の視点」のような位置から動的に変数を追加することができ、将来の発展方向を比較的正確に推測することが可能になります。

このプロジェクトは 2025 年 12 月に正式に公開され、AGPL - 3.0 オープンソースライセンスを採用しており、現在 GitHub 上で 10K 以上の Star 数を獲得しています。

MiroFish

MiroFish の機能特徴

グラフ構築面：時系列 GraphRAG 技術を活用し、種となる資料から主要なエンティティとその関係性を抽出し、動的なナレッジグラフを構築します。例えば『紅楼夢』のケースでは、システムは15万字の原著内容に基づき、905個のエンティティノードと3822本のリレーションエッジを生成しました。
エージェント生成面：構築されたナレッジグラフに基づき、エンティティ間の関係を自動的に抽出し、独立したペルソナ、立場、背景を持つエージェントの「人物設定」を生成します。また、これらのエージェントには長期記憶が与えられます。
群衆知能の進化面：デュアルプラットフォームによる同時シミュレーションを開始し、数十から数百の規模のエージェントが、それぞれ独立した環境の中で特定の議題について討論、駆け引き、行動を行い、現実社会における世論の醸成や群衆の極化などの現象をシミュレートします。
動的変数の注入面：ユーザーはシミュレーションの進行中に、新たな変数（例えば「政策が1週間早く発表された場合」など）をリアルタイムで追加でき、バタフライ効果のような状況が仮想社会の発展に与える影響を観察することができます。
可視化レポート面：専用の ReportAgent が、すべてのエージェントの行動と進化の結果を総合的に分析し、出来事の展開経緯、重要なノード、傾向の判断、リスク予警を含む構造化された予測レポートを出力します。
ディープインタラクション探索面：シミュレーション完了後、ユーザーは任意のエージェントと1対1で対話を行い、その観点や意思決定の論理について尋ねることができます。また、ReportAgent と交流し、予測結果を柔軟に確認することも可能です。

MiroFish の技術的なハイライト

CAMEL - AI チームがオープンソース化した OASIS シミュレーションエンジンを採用しており、数百万規模のエージェントの同時インタラクションをサポートします。
Zep Cloud 技術を統合し、エージェントの長期記憶管理を実現しています。
一時停止および再開機能をサポートしており、ユーザーが予測のプロセスを柔軟にコントロールできます。

MiroFish の活用シーン

MiroFish は、真剣な予測からエンターテインメントとしてのシミュレーションまで、さまざまなシーンに対応しています。

マクロ意思決定の予行演習

世論危機への対応：ホットな出来事における世論の伝播経路、公众の感情変化、KOL の反応傾向、潜在的なリスクポイントを予測し、関連担当者が事前に対応戦略を立てるのに役立ちます。
政策効果の評価：リスクのない環境下で、政策発表後の社会各方面の反応をシミュレートし、異なる発表時期や表現が生み出す効果をテストします。
企業戦略の分析：上場企業にネガティブなニュースが発生した際の株価への影響をシミュレートしたり、企業が大規模な資金調達を行った後の戦略的な進展や市場への影響を予測したりします。

ミクロなクリエイティブの探求

文学創作：小説プロットの分岐展開や最終的な結末を推演します。公式のデモケースには、『紅楼夢』の前80回に基づいて失われた結末を予測する事例も含まれています。
エンターテインメントシミュレーション：「ブレインストーミング」のような新奇なシナリオ、たとえば特定の状況下での架空の人物の行動反応などを探求します。

金融予測

金融シグナルが市場のセンチメントに与える影響を分析し、異なる市場条件下での群衆の行動パターンをシミュレートします。

MiroFish のメリット分析

利用门槛が極めて低い：自然言語でインタラクションを行い、ユーザーはコードの知識も複雑なパラメータの理解も不要です。「対話さえできれば、このソフトウェアを使いこなすことができます」。
シミュレーションの忠実度が高い：エージェントは長期記憶と独立したペルソナを持ち、その行動論理は実際の人間に近いため、現実社会と似た群衆の動態を呈示できます。
リスクゼロでの試行錯誤：意思決定者に対して安全な予行演習の場を提供し、現実世界での試行に伴う高昂なコストを回避します。
良好なオープンソースエコシステム：コードはオープンソース（AGPL - 3.0 ライセンス）で公開されており、ローカル環境へのデプロイや二次開発をサポートし、またコミュニティも比較的活発です。
柔軟なデプロイ方式：オンラインデモ、ソースコードデプロイ、Docker デプロイの3つの異なる方式を提供しています。

MiroFish の使用方法

1. オンラインで体験

公式のデモアドレスに直接アクセスして、プリセットされたケース（武漢大学の世論推演、『紅楼夢』の続編など）を体験してください。

https://666ghj.github.io/mirofish-demo/

2. ローカルデプロイ

動作環境要件：Node.js 18+、Python 3.11-3.12、uv パッケージマネージャー

# 克隆仓库
git clone https://github.com/666ghj/MiroFish
# 配置密钥
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 LLM API Key 和 Zep API Key
# 一键安装依赖
npm run setup:all
# 启动服务
npm run dev
# 前端访问 localhost:3000，后端 API 运行在 localhost:5001

3. Docker デプロイ

.env ファイルの設定完了後、以下のコマンドを実行します。

docker compose up -d

MiroFish の利用フロー

種材料のアップロード：分析レポート、小説のテキスト、ニュースなどの生の資料をアップロードします。
予測ニーズの説明：自然言語で推演したい問題を明確に記述します（例：「この出来事が発表された後、公众の主な反対意見はどの点に集中するか」）。
システム構築の待機：システムがナレッジグラフの構築、エージェントの生成、環境設定などの作業を自動的に完了します。
シミュレーションの実行：シミュレーションのラウンド数を設定し、エージェント間のインタラクションや社会の進化を観察します。
レポートの確認とインタラクション：予測レポートを読む、あるいは特定のエージェントと深く対話することで、さらなる探索を行います。

よくあるご質問（FAQ）

Q：MiroFish は無料ですか？

A：はい、MiroFish は AGPL - 3.0 オープンソースライセンスを採用しており、コードは完全に無料です。ただし、利用時には自身で大規模モデルの API Key（例：阿里云百炼など）を準備する必要があり、API 呼び出しの費用が発生する可能性があります。

Q：MiroFish と BettaFish にはどのような関係がありますか？

A：BettaFish（微舆）は作者が以前開発した作品で、主に世論分析（つまり過去に起こった出来事を分析すること）に焦点を当てています。MiroFish はそのアップグレードバージョンで、主に予測推演（つまり未来の出来事を予測すること）に重点を置いています。両者の関係は「ルームミラー」と「望遠鏡」にたとえられています。

Q：プログラミングの基礎知識が必要ですか？

A：必要ありません。この製品は究極のシンプルさを追求するという設計理念で作られており、ユーザーは自然言語で自分のニーズを記述するだけで、すべての複雑な設定は AI がバックグラウンドで自動的に完了します。

Q：どの大規模モデルをサポートしていますか？

A：理論上は、OpenAI SDK 形式に準拠したすべての LLM API をサポートしています。公式のサンプルでは、デフォルトで阿里百炼プラットフォームの qwen - plus の使用が推奨されています。

Q：どのような内容を予測できますか？

A：現在、公式に提供されているサンプルは、ホットな世論、キャンパスイベント、小説の結末推演などの分野をカバーしています。金融分野、時政ニュースなど、より多くのシナリオの推演機能は順次アップデートされる予定です。

Q：シミュレーションのプロセスを中断できますか？

A：はい、MiroFish はシミュレーションの一時停止および再開機能をサポートしており、ユーザーが予測のプロセスを柔軟にコントロールできます。