MiroFish：マルチエージェント群知能で未来軌道をシミュレートする Python エンジン
群知能予測エンジン。ニュースや金融シグナルなどのシード情報から高精度な並行デジタル世界を構築し、数千のエージェントの相互作用で未来の軌跡をシミュレート。
ひと目でわかる
- これは何？
- 666ghj/MiroFish の README が示す五段階ワークフロー、LLM_API_KEY と ZEP_API_KEY、npm run dev、Docker compose、OASIS 内核、AGPL-3.0 を整理する。
- 誰に向いている？
- 世論・政策・物語結末など seed 素材から多エージェント予測レポートを試したい研究者向きです。`.env.example` を `.env` にコピーし LLM_API_KEY と ZEP_API_KEY を入れたうえで `npm run setup:all` と `npm run dev` を実行し、40 ラウンド未満から始めて localhost:3000 と 5001 が応答するか確認してから本番 API クォータを載せてください。
- 商用利用できる？
- 厳しい条件付きでできます。AGPL-3.0 はネットワーク型コピーレフトのライセンスで、改変版をホスティングサービスなどとしてネットワーク越しに利用させる場合、その利用者にソースコードを同じライセンスで提供する必要があります。
- 今もメンテナンスされている？
- されています。最後のコミットは 13 日前です。
- 何の言語で書かれている？
- 主に Python です（GitHub の言語統計による）。
回答はプロジェクトの GitHub データ（最終同期：2026年9月15日）と当サイトの分析に基づくもので、法的助言ではありません。
オープンソース詳細解説
Overview：seed から並行デジタル世界を構築
README Overview は MiroFish をマルチエージェント技術搭載次世代 AI 予測エンジンと説明します。速報ニュース、政策草案、金融シグナル等から seed 情報を抽出し高忠実度並行デジタル世界を自動構築、独立性格・長期記憶・行動ロジックを持つ数千エージェントが相互作用し社会進化すると README にあります。神の視点から変数注入で将来軌道を推論し、デジタルサンドボックスで未来リハーサルと位置づけています。ユーザー入力は seed 素材アップロードと自然言語予測要求、出力は詳細予測レポートと深対話可能高忠実度世界と README は述べます。言語 Python、AGPL-3.0、homepage mirofish.ai、素材時点スター約 71659 です。Our Vision 節は宏观で意思決定者向けリハーサル实验室、微观で個人向け創作 sandbox と二面性を語りますが、数値精度の評価方法は README 本文にはありません。 README は upload seed materials and describe prediction requirements in natural language と入力要件を一行でまとめ、返却物を prediction report plus interactive digital world と定義しています。 MiroFish README では数値ベンチマークを公開しておらず、seed サイズと LLM ラウンド数がコストとレイテンシに与える影響は利用者側で計測する必要があります。
Graph Building から Deep Interaction まで五段階
Workflow 節は五段階です。(1) Graph Building：seed 抽出、個人/集団記憶注入、GraphRAG 構築。(2) Environment Setup：エンティティ関係抽出、ペルソナ生成、エージェント設定注入。(3) Simulation：デュアルプラットフォーム並行シミュレーション、予測要件自動解析、動的時系列記憶更新。(4) Report Generation：ReportAgent が豊富 toolset で post-simulation 環境と深対話。(5) Deep Interaction：シミュレーション世界任意エージェントとチャット、ReportAgent 対話。README は各段階の具体 API 名やラウンド上限数値を本文では列挙していません。BettaFish 生成世論レポートや文学作品長文を seed にした例が Demo Videos にある一方、金融・政治ニュース例は README 上まだ追加予定とだけ書かれています。 各工程名称は英語のまま README に固定されており、日本語 UI やローカライズ方針についての記述は README からは読み取れません。 MiroFish README では数値ベンチマークを公開しておらず、seed サイズと LLM ラウンド数がコストとレイテンシに与える影響は利用者側で計測する必要があります。
Node 18+・Python 3.11-3.12・uv と必須 env
Source Deployment Prerequisites 表は Node.js 18+（npm 同梱）、Python ≥3.11 ≤3.12、uv latest です。必須 env は LLM_API_KEY（OpenAI SDK 形式任意 LLM、README は Alibaba Qwen-plus Bailian 推奨例）、LLM_BASE_URL デフォルト例 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1、LLM_MODEL_NAME qwen-plus、ZEP_API_KEY（Zep Cloud、無料月間クォータで簡単利用可と README）。高消費のため 40 ラウンド未満シミュレーションから試す推奨も README にあります。cp .env.example .env で開始します。DashScope 例は中国クラウド前提のため、海外ネットワークからは到達性と課金ポリシーを別途確認する必要があります。 prerequisites 表の Check Installation 列は node -v、python --version、uv --version コマンド例を示し、バージョン不一致時のエラーメッセージ例までは README にありません。 MiroFish README では数値ベンチマークを公開しておらず、seed サイズと LLM ラウンド数がコストとレイテンシに与える影響は利用者側で計測する必要があります。
npm run setup:all と localhost:3000 / 5001
Install Dependencies は npm run setup:all で root+frontend+backend 一括、または npm run setup（Node）と npm run setup:backend（Python venv 自動）です。Start Services は npm run dev で frontend http://localhost:3000、backend API http://localhost:5001。個別は npm run backend と npm run frontend。Docker Option 2 は cp .env.example .env の後 docker compose up -d、root .env 読み取り、port 3000/5001 マップ、docker-compose.yml コメントに mirror アドレスと README にあります。ホスト側で 3000 や 5001 が既占拠の場合、compose override で port を変える必要がありますが、README 既定例は固定番号です。 npm run setup:all 失敗時のロールバック手順や disk 要件は README 未記載で、frontend/backend 個別 setup へ分割する代替だけが書かれています。 MiroFish README では数値ベンチマークを公開しておらず、seed サイズと LLM ラウンド数がコストとレイテンシに与える影響は利用者側で計測する必要があります。
Live Demo・デモ動画と Shanda/OASIS 背景
Live Demo は 666ghj.github.io/mirofish-demo/ へリンクし話題世論イベント予測シミュレーション体験を提供と README にあります。Demo Videos は武漢大学世論（BettaFish レポート使用）と紅楼夢失われた結末（前 80 章数十万字）の二本が bilibili リンク付きで列挙されています。Acknowledgments は Shanda Group 戦略支援インキュベーション、シミュレーション引擎は CAMEL-AI OASIS（github.com/camel-ai/oasis）搭載と README は述べます。採用連絡 mirofish@shanda.com も README にあります。Screenshots 表は六枚の UI 画像リンクを含みますが、キャプション説明は README から読み取れません。 bilibili デモリンクは外部動画であり、リポジトリ内に同内容のテキスト transcript は README からは辿れません。 MiroFish README では数値ベンチマークを公開しておらず、seed サイズと LLM ラウンド数がコストとレイテンシに与える影響は利用者側で計測する必要があります。
Discord・SNS リンクと README 未記載の運用境界
README 冒頭バッジ群は GitHub stargazers、watchers、network、Docker Hub、deepwiki、Discord、X、Instagram へのリンクを含みます。コミュニティ参加 URL は http://discord.gg/ePf5aPaHnA と README にありますが、サポート SLA や issue triage 方針は README 本文にはありません。README は性能ベンチマーク、セキュリティ監査結果、本番 multi-tenant 運用手順を記載していません。Project Statistics は star-history SVG 画像リンクのみで、数値表ではありません。 deepwiki.com/666ghj/MiroFish バッジは外部ドキュメントミラーへのリンクですが、README 本文は deepwiki 内容を取り込んでいません。 MiroFish README では数値ベンチマークを公開しておらず、seed サイズと LLM ラウンド数がコストとレイテンシに与える影響は利用者側で計測する必要があります。
v0.1.2 release・AGPL-3.0 と試行手順
GitHub Releases v0.1.2（2026-03-07）が素材時点最新です。AGPL-3.0 はネットワークサーバー改変版ソース提供義務を LICENSE 文に含み、社内閉域利用と外部公開で compliance 評価が変わり得ます。MiroFish 試行は .env に LLM_API_KEY と ZEP_API_KEY 設定後 npm run dev で localhost:3000 と 5001 応答、短ラウンド seed でレポート生成、Docker なら compose up -d 後同 port 確認が README 記載入口に沿った手順です。OASIS upstream の breaking change は README では追跡方法が説明されていません。 LICENSE 全文へのリンクは README 末尾にあり、保証なし条項は AGPL-3.0 標準文に委ねられています。
編集部の結論
世論・政策・物語結末など seed 素材から多エージェント予測レポートを試したい研究者向きです。`.env.example` を `.env` にコピーし LLM_API_KEY と ZEP_API_KEY を入れたうえで `npm run setup:all` と `npm run dev` を実行し、40 ラウンド未満から始めて localhost:3000 と 5001 が応答するか確認してから本番 API クォータを載せてください。
コミュニティノート