MiroFish 完整部署指南群体智能预测引擎从 Docker 一键启动到二次开发【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 部署其实不复杂。MiroFish 是一个开源的群体智能预测引擎你上传一份种子材料新闻报道、分析报告甚至小说用自然语言说清楚想预测什么它就在数字世界里让大量 AI 智能体带着各自的人格和记忆自由交互、演化最后产出一份可以深入交互的预测报告。本文按由浅入深的顺序带你走完三个阶段第 1 节用 Docker 五分钟跑起来第 2 节搭好本地开发环境改代码立刻见效第 3 节从 Fork 一路走到提交 PR。只想体验效果的读完第 1 节就行想定制或贡献代码的一路看到最后。先跑起来MiroFish Docker 一键启动步骤1. 环境自检。确认机器上装好了 Docker 和 Composedocker --version docker compose version预期输出Docker version 27.x.x, build xxx Docker Compose version v2.x.x能看到两行版本号基础环境就没问题。2. 拉代码并配置密钥git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env打开根目录的 .env把 LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME、ZEP_API_KEY 四项填上模板注释里写了申请入口。保存后密钥就配好了。3. 启动docker compose up -d第一次会拉镜像稍等片刻命令返回后前后端就已经在容器里跑起来了。4. 浏览器验证。先执行 curl http://localhost:5001/health再打开 http://localhost:3000预期输出{status:ok,service:MiroFish Backend}页面能打开、出现上传入口并且上传一份材料后能跑出预测报告就说明启动成功了全程一般不超过 5 分钟。只想体验核心功能只需看第 1 节想改代码看第 2 节。敢改代码MiroFish 本地开发环境搭建这一节适合要改算法、改界面、接自己业务系统的人。先记住整体结构backend/ 是 Flask 后端frontend/ 是 Vue 3 Vite 前端前端通过 /api 前缀和后端对接。后端虚拟环境搭建要求 Python 3.11 或 3.12项目锁定了这个版本范围再装一个 uv 包管理器——它会在 backend/ 下自动创建虚拟环境不用你手动敲 python -m venvcd backend uv sync uv run python run.py启动后后端跑在 http://localhost:5001改完代码保存即热重载。配置读的是根目录的 .env没配过的话先按第 1 节把 cp .env.example .env 做掉。⚠️ .env 里是 LLM 和 Zep 的 API 密钥属于敏感信息不要提交进 Git生产环境建议改用密钥管理服务或配置中心下发。三个最常改的位置backend/app/services/图谱构建、智能体生成、模拟运行、报告生成等核心逻辑backend/app/api/graph / simulation / report 三组路由backend/tests/pytest 用例改完逻辑记得跑一遍完整结构见 后端服务源码。前端环境搭建要求 Node.js 18cd frontend npm install npm run devVite 开发服务器起在 http://localhost:3000并且已经内置了把 /api 请求代理到 5001 端口的配置不用额外配环境变量。界面组件在 frontend/src/components/接口调用在 frontend/src/api/中英文文案在 locales/。想省事的话在项目根目录执行 npm run setup:all 一次性装好前后端依赖再 npm run dev 同时拉起两个服务。要做 MiroFish 二次开发只需看第 2 节准备提 PR 的继续第 3 节。贡献代码MiroFish 从 Fork 到 PR 四步走Fork 并克隆在 GitCode 上把项目 Fork 到自己账号然后git clone https://gitcode.com/你的用户名/MiroFish cd MiroFish建分支从最新主干切一个特性分支比如 git checkout -b feature/your-feature别直接在 main 上改。本地测试改完先跑 cd backend uv run pytest tests/再按第 2 节的方法起一次服务确认页面行为。工具链一句话带过提交前过一遍格式化与静态检查后端 black / flake8前端 eslint风格统一维护者看着也顺眼。提 PRgit commit 写清楚动机推到自己仓库再到 Fork 页面向上游仓库发 Pull Request。只想给 MiroFish 贡献代码只需看第 3 节卡住的细节翻第 4 节。出错了别慌MiroFish 部署自检清单按出现频率排每条都是「症状 → 解决」端口冲突启动时报 Address already in use → 用 lsof -i :3000 和 lsof -i :5001 找出占用进程并结束或改 docker-compose.yml 里的端口映射如 3001:3000。依赖安装失败uv sync 或 npm install 超时、报错 → 升级 pip 与 npm、清缓存重试国内网络给 npm 换镜像源再装。服务无法访问容器显示 running 但浏览器打不开 3000 → 用 docker compose logs -f 看日志里的真实报错同时确认防火墙放行了 3000 和 5001。密钥类报错页面能打开一点任务就 401 或连接失败 → 检查 .env 里四项密钥是否填对改完执行 docker compose up -d 让容器重新加载配置。数据丢失重启后上传的文件不见了 → 确认 docker-compose.yml 的 volumes 里挂载了 ./backend/uploads它就是容器里上传文件的落盘位置重要数据顺手备份一份。路线适用人群难度耗时定制程度Docker 一键启动功能评估、演示、教学⭐5 分钟低本地开发环境二次开发、接入业务⭐⭐30 分钟高Fork 到 PR修 Bug、加功能、参与开源⭐⭐⭐1 小时起完全定制到这里MiroFish 部署这条线就走完了5 分钟看效果半小时改出差异再往后就是给上游提 PR。想继续定制的重点翻 核心服务逻辑 和 界面组件想贡献代码的提交前先看 测试用例 里已有的写法照着来最不容易被打回。【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 MiroFish 完整部署指南：群体智能预测引擎从 Docker 一键启动到二次开发
MiroFish 完整部署指南群体智能预测引擎从 Docker 一键启动到二次开发【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 部署其实不复杂。MiroFish 是一个开源的群体智能预测引擎你上传一份种子材料新闻报道、分析报告甚至小说用自然语言说清楚想预测什么它就在数字世界里让大量 AI 智能体带着各自的人格和记忆自由交互、演化最后产出一份可以深入交互的预测报告。本文按由浅入深的顺序带你走完三个阶段第 1 节用 Docker 五分钟跑起来第 2 节搭好本地开发环境改代码立刻见效第 3 节从 Fork 一路走到提交 PR。只想体验效果的读完第 1 节就行想定制或贡献代码的一路看到最后。先跑起来MiroFish Docker 一键启动步骤1. 环境自检。确认机器上装好了 Docker 和 Composedocker --version docker compose version预期输出Docker version 27.x.x, build xxx Docker Compose version v2.x.x能看到两行版本号基础环境就没问题。2. 拉代码并配置密钥git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env打开根目录的 .env把 LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、LLM_MODEL_NAME、ZEP_API_KEY 四项填上模板注释里写了申请入口。保存后密钥就配好了。3. 启动docker compose up -d第一次会拉镜像稍等片刻命令返回后前后端就已经在容器里跑起来了。4. 浏览器验证。先执行 curl http://localhost:5001/health再打开 http://localhost:3000预期输出{status:ok,service:MiroFish Backend}页面能打开、出现上传入口并且上传一份材料后能跑出预测报告就说明启动成功了全程一般不超过 5 分钟。只想体验核心功能只需看第 1 节想改代码看第 2 节。敢改代码MiroFish 本地开发环境搭建这一节适合要改算法、改界面、接自己业务系统的人。先记住整体结构backend/ 是 Flask 后端frontend/ 是 Vue 3 Vite 前端前端通过 /api 前缀和后端对接。后端虚拟环境搭建要求 Python 3.11 或 3.12项目锁定了这个版本范围再装一个 uv 包管理器——它会在 backend/ 下自动创建虚拟环境不用你手动敲 python -m venvcd backend uv sync uv run python run.py启动后后端跑在 http://localhost:5001改完代码保存即热重载。配置读的是根目录的 .env没配过的话先按第 1 节把 cp .env.example .env 做掉。⚠️ .env 里是 LLM 和 Zep 的 API 密钥属于敏感信息不要提交进 Git生产环境建议改用密钥管理服务或配置中心下发。三个最常改的位置backend/app/services/图谱构建、智能体生成、模拟运行、报告生成等核心逻辑backend/app/api/graph / simulation / report 三组路由backend/tests/pytest 用例改完逻辑记得跑一遍完整结构见 后端服务源码。前端环境搭建要求 Node.js 18cd frontend npm install npm run devVite 开发服务器起在 http://localhost:3000并且已经内置了把 /api 请求代理到 5001 端口的配置不用额外配环境变量。界面组件在 frontend/src/components/接口调用在 frontend/src/api/中英文文案在 locales/。想省事的话在项目根目录执行 npm run setup:all 一次性装好前后端依赖再 npm run dev 同时拉起两个服务。要做 MiroFish 二次开发只需看第 2 节准备提 PR 的继续第 3 节。贡献代码MiroFish 从 Fork 到 PR 四步走Fork 并克隆在 GitCode 上把项目 Fork 到自己账号然后git clone https://gitcode.com/你的用户名/MiroFish cd MiroFish建分支从最新主干切一个特性分支比如 git checkout -b feature/your-feature别直接在 main 上改。本地测试改完先跑 cd backend uv run pytest tests/再按第 2 节的方法起一次服务确认页面行为。工具链一句话带过提交前过一遍格式化与静态检查后端 black / flake8前端 eslint风格统一维护者看着也顺眼。提 PRgit commit 写清楚动机推到自己仓库再到 Fork 页面向上游仓库发 Pull Request。只想给 MiroFish 贡献代码只需看第 3 节卡住的细节翻第 4 节。出错了别慌MiroFish 部署自检清单按出现频率排每条都是「症状 → 解决」端口冲突启动时报 Address already in use → 用 lsof -i :3000 和 lsof -i :5001 找出占用进程并结束或改 docker-compose.yml 里的端口映射如 3001:3000。依赖安装失败uv sync 或 npm install 超时、报错 → 升级 pip 与 npm、清缓存重试国内网络给 npm 换镜像源再装。服务无法访问容器显示 running 但浏览器打不开 3000 → 用 docker compose logs -f 看日志里的真实报错同时确认防火墙放行了 3000 和 5001。密钥类报错页面能打开一点任务就 401 或连接失败 → 检查 .env 里四项密钥是否填对改完执行 docker compose up -d 让容器重新加载配置。数据丢失重启后上传的文件不见了 → 确认 docker-compose.yml 的 volumes 里挂载了 ./backend/uploads它就是容器里上传文件的落盘位置重要数据顺手备份一份。路线适用人群难度耗时定制程度Docker 一键启动功能评估、演示、教学⭐5 分钟低本地开发环境二次开发、接入业务⭐⭐30 分钟高Fork 到 PR修 Bug、加功能、参与开源⭐⭐⭐1 小时起完全定制到这里MiroFish 部署这条线就走完了5 分钟看效果半小时改出差异再往后就是给上游提 PR。想继续定制的重点翻 核心服务逻辑 和 界面组件想贡献代码的提交前先看 测试用例 里已有的写法照着来最不容易被打回。【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