1. 项目概述与核心用途
MiroFish-Offline 是一个多智能体群智模拟引擎。用户上传任何文档（如新闻稿、政策草案、财务报告）后，系统会生成数百个具有独特个性的 AI 智能体，模拟公众在社交媒体上的反应、争论和观点演变，逐小时追踪情绪趋势、话题传播和影响力动态。该版本完全在本地硬件上运行，无需任何云 API，并提供完整的英文用户界面，适用于政策影响评估、市场情绪预测和社会动态研究。
项目档案UI 组件库
nikmcfly/MiroFish-Offline UI 组件库：适用场景与集成方式
nikmcfly/MiroFish-Offline：MiroFish-Offline 是一个完全本地化的多智能体群智模拟与预测引擎，无需云 API，提供英文界面。本页整理它解决什么问题、适用场景、安装方式和使用方法。
AI 总结
MiroFish-Offline 是一个完全本地化的多智能体群智模拟与预测引擎，无需云 API，提供英文界面。
中文项目介绍
MiroFish-Offline 是原始 MiroFish 项目的完全本地化分支，将原本依赖中国云服务（Zep Cloud、DashScope）的版本改造为仅使用本地硬件（Neo4j 社区版图数据库与 Ollama 本地大模型）运行的版本，并提供了完整的英文用户界面。它允许用户上传文档（如政策草案、财务报告），系统自动生成数百个具有独特个性的 AI 智能体，模拟社交媒体上的公众反应、舆论演变和社交动态，全程无需任何云服务依赖。
详细信息与使用说明
2. 解决的核心问题
原始 MiroFish 项目针对中国市场设计，依赖 Zep Cloud 知识图谱服务和 DashScope（阿里云）的大模型 API，存在云服务依赖、数据隐私顾虑和英文界面缺失等问题。MiroFish-Offline 通过将图存储替换为 Neo4j 社区版、将 LLM 和嵌入服务替换为本地 Ollama 运行的开源模型（如 qwen2.5、nomic-embed-text），实现了完全离线运行，消除了云 API 密钥需求，同时完成了超过 1000 个字符串的英文本地化，使全球用户能在保护数据隐私的前提下进行大规模社会模拟。
3. 主要应用场景
该项目适用于需要模拟和预测公众舆论、市场情绪或社会动态的场景，包括：政策草案影响模拟——上传政策文档，预测公众反应和情绪演变；财务报告市场预测——上传公司财报，模拟投资者情绪和市场动态；社会动态研究——模拟特定事件或话题在社交网络中的传播和讨论；舆论分析——分析新闻稿或宣传材料可能引发的公众讨论。
4. 安装与部署
项目支持 Docker 一键部署和手动部署两种方式。前提条件：Docker 与 Docker Compose（推荐），或 Python 3.11+、Node.js 18+、Neo4j 5.15+、Ollama。Docker 方式：克隆仓库，复制 .env.example 为 .env，运行 docker compose up -d 启动所有服务，然后执行 docker exec mirofish-ollama ollama pull qwen2.5:32b 和 docker exec mirofish-ollama ollama pull nomic-embed-text 拉取所需模型。手动方式：分别启动 Neo4j 5.15 和 Ollama 服务并拉取模型；配置 .env 文件中的连接参数；进入 backend 目录安装依赖（pip install -r requirements.txt）并运行 python run.py；进入 frontend 目录安装依赖（npm install）并运行 npm run dev。所有配置均通过 .env 文件管理，Docker 模式下需使用服务名（如 ollama、neo4j）替换 localhost。
5. 基本使用流程
通过浏览器访问 http://localhost:3000 打开 Web 界面。使用流程分为五步：Step1 文档上传——上传文档（如 PDF、TXT），系统自动提取实体关系并构建 Neo4j 知识图谱；Step2 环境设置——生成数百个智能体角色，每个具有独特个性、观点偏见、反应速度、影响力和事件记忆；Step3 模拟运行——智能体在模拟社交平台上发帖、回复、争论，系统实时追踪情绪演变、话题传播和影响力动态；Step4 报告生成——ReportAgent 分析模拟后的环境，访谈智能体焦点小组，搜索知识图谱证据，生成结构化分析报告；Step5 交互聊天——可与任意智能体对话，询问其行为动机，体验其完整的记忆和个性。
思维导图
MiroFish-Offline
前端 (Vue.js)
主界面与路由
五个步骤组件 (Step1-5)
图谱与历史面板
后端 (Flask)
API 层
服务层
存储层
AI 服务
本地基础设施
Neo4j 社区版 5.15
Ollama (qwen2.5, nomic-embed-text)
配置与部署
.env 环境变量
Docker Compose
手动部署脚本
常见问题
nikmcfly/MiroFish-Offline 是做什么的？
MiroFish-Offline 是一个完全本地化的多智能体群智模拟与预测引擎，无需云 API，提供英文界面。
nikmcfly/MiroFish-Offline 适合用在什么场景？
MiroFish-Offline 是一个多智能体群智模拟引擎。用户上传任何文档（如新闻稿、政策草案、财务报告）后，系统会生成数百个具有独特个性的 AI 智能体，模拟公众在社交媒体上的反应、争论和观点演变，逐小时追踪情绪趋势、话题传播和影响力动态。该版本完全在本地硬件上运行，无需任何云 API，并提供完整的英文用户界面，适用于政策影响评估、市场情绪预测和社会动态研究。
nikmcfly/MiroFish-Offline 如何安装？
项目支持 Docker 一键部署和手动部署两种方式。前提条件：Docker 与 Docker Compose（推荐），或 Python 3.11+、Node.js 18+、Neo4j 5.15+、Ollama。Docker 方式：克隆仓库，复制 .env.example 为 .env，运行 docker compose up -d 启动所有服务，然后执行 docker exec mirofish-ollama ollama pull qwen2.5:32b 和 docker exec mirofish-ollama ollama pull nomic-embed-text 拉取所需模型。手动方式：分别启动 Neo4j 5.15 和 Ollama 服务并拉取模型；配置 .env 文件中的连接参数；进入 backend 目录安装依赖（pip install -r requirements.txt）并运行 python run.py；进入 frontend 目录安装依赖（npm install）并运行 npm run dev。所有配置均通过 .env 文件管理，Docker 模式下需使用服务名（如 ollama、neo4j）替换 localhost。
nikmcfly/MiroFish-Offline 如何开始使用？
通过浏览器访问 http://localhost:3000 打开 Web 界面。使用流程分为五步：Step1 文档上传——上传文档（如 PDF、TXT），系统自动提取实体关系并构建 Neo4j 知识图谱；Step2 环境设置——生成数百个智能体角色，每个具有独特个性、观点偏见、反应速度、影响力和事件记忆；Step3 模拟运行——智能体在模拟社交平台上发帖、回复、争论，系统实时追踪情绪演变、话题传播和影响力动态；Step4 报告生成——ReportAgent 分析模拟后的环境，访谈智能体焦点小组，搜索知识图谱证据，生成结构化分析报告；Step5 交互聊天——可与任意智能体对话，询问其行为动机，体验其完整的记忆和个性。