使用Docker Compose一键部署MiroFish：打造你的AI预测与数字沙盘系统

最近在GitHub上发现一个挺有意思的AI项目，叫MiroFish。第一眼看到这个名字，我脑子里就蹦出个有趣的联想——难道我们NAS玩家也能拥有自己的“数字占卜师”，可以窥探未来趋势了？

这个项目的核心想法很特别：它把新闻动态、舆论风向、社会关系和各种事件都整合到一个复杂的模拟系统里，然后驱动一群自主的智能体（Agent）在里面推演、分析，最终生成一份像“未来预言”一样的报告。

其实我之前也试过一些侧重舆情监控的项目，但感觉信息更新总有点滞后。相比之下，MiroFish这种带点“电子预言家”气质、专注于模拟与推演的项目，反而更有新意和探索空间。正好现在AI浪潮正热，我就来分享一下怎么动手部署这个有趣的系统，让你也能玩起来。

项目概述

项目的全称是 666ghj/MiroFish，根据官方介绍，可以这样理解它：

MiroFish 是一款基于多智能体技术的新一代AI预测引擎。它通过提取现实世界中的“种子信息”（比如突发新闻、政策草案、金融信号等），自动构建一个高保真度的平行数字世界。在这个虚拟空间里，成千上万个拥有独立人格、长期记忆和行为逻辑的智能体会自由交互、社会演化。你可以用“上帝视角”动态注入变量，从而推演事件未来的各种可能走向——让未来在数字沙盘上预演，帮助你在反复模拟中抢占先机。

简单来说：

• 你只需要：上传初始材料（可以是数据分析报告，也可以是一段小说故事），然后用自然语言描述你的预测需求。
• MiroFish会返回：一份详细的预测分析报告，以及一个可以深度交互的高保真数字世界。

设计愿景

MiroFish 的目标是打造一个能映射现实的群体智能镜像，通过捕捉个体互动引发的群体涌现现象，来突破传统预测方法的局限：

• 宏观层面：它想成为决策者的“预演实验室”，让政策制定和公关策略能在零风险的环境里试错、优化。
• 微观层面：它也想成为个人用户的“创意沙盘”，无论是推演小说情节的多种结局，还是探索天马行空的脑洞，都能变得有趣、好玩且触手可及。

从严肃的商业政治预测，到轻松的个人趣味仿真，MiroFish 的野心是让每一个“如果”都能被看见结果，让预测万物成为可能。

Docker Compose部署指南

下面我以威联通（QNAP）NAS为例，演示通过 Docker Compose 一键部署 MiroFish 的完整流程。部署的核心代码已经准备好，你只需要根据自身情况补充环境变量即可。你可以选择直接写在部署代码里，或者更推荐的做法——创建一个独立的 .env 环境变量文件来管理。

services:
  mirofish:
    image: ghcr.io/666ghj/mirofish:latest
    # 若拉取缓慢，可尝试使用下方加速镜像地址
    # image: ghcr.nju.edu.cn/666ghj/mirofish:latest
    container_name: mirofish
    # 请将实际路径更改为您NAS上的有效目录
    env_file:
      - /share/Container/mirofish/.env
    ports:
      - "3003:3000" # 端口号可能冲突，请按需修改
      - "5001:5001"
    restart: always
    volumes:
      - /share/Container/mirofish/backend/uploads:/app/backend/uploads # 请修改为您的NAS实际映射目录

接下来是关键的环境变量配置。请将以下内容保存到上面 env_file 指定的路径（例如 /share/Container/mirofish/.env）中：

# LLM API配置（支持任何符合OpenAI SDK格式的LLM API）
# 推荐使用阿里百炼平台的qwen-plus等模型
# 请注意，完整推演消耗较大，建议先进行少于40轮的模拟尝试
LLM_API_KEY=sk-xxxxxx
LLM_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/
LLM_MODEL_NAME=Pro/zai-org/GLM-5

# ===== ZEP记忆图谱配置 =====
# 其每月免费额度足以支撑简单使用，注册地址：https://app.getzep.com/
ZEP_API_KEY=your_zep_api_key_here

# ===== 加速LLM配置（可选） =====
# 注意：如果不使用此加速功能，请确保.env文件中不出现以下配置项
LLM_BOOST_API_KEY=your_api_key_here
LLM_BOOST_BASE_URL=your_base_url_here
LLM_BOOST_MODEL_NAME=your_model_name_here

关于第一部分的大模型API配置，如果你部署过其他AI项目应该很熟悉了，这里就不展开说了。

重点在于ZEP记忆图谱的配置。你需要先访问 ZEP官网，注册并登录后，点击顶部导航栏的“Create”创建一个新项目。

在弹出的界面中，填写你的项目名称和简要描述。

项目创建后，系统会提示你创建API密钥。给这个密钥起个名字方便管理。

随后，关键的API密钥就会显示出来。请务必立即复制并妥善保存，因为这个密钥只会显示这一次。之后，把它粘贴到上面 .env 文件的 ZEP_API_KEY= 后面。

所有配置完成后，打开威联通NAS的Container Station，选择“创建应用程序”，把上面的Docker Compose配置代码粘贴到编辑区。需要提醒的是，MiroFish的镜像体积不小（约8.27GB），首次拉取需要耐心等待一段时间。

系统访问与初步使用

部署成功、容器启动后，你可以在浏览器中输入 你的NAS_IP地址:3003 来访问MiroFish的Web界面。

至于具体用它来推演什么——是分析某个行业的未来趋势，还是构想一个故事的不同分支结局——这就完全取决于你的创意和需求了。

下面是来自项目官方的一个静态演示示例。要知道，一次完整的多轮次模拟推演会消耗相当的计算资源和时间，建议先从简单的场景开始尝试。

推演结束后，系统会生成结构化的分析报告，预测可能的结果，有时还会给出相应的行动建议。

结语

总的来说，MiroFish是一个构思巧妙、趣味性很强的项目。它最终能发挥出多大的价值，很大程度上取决于你怎么用它。毕竟，任何人工智能工具的强大与否、能走多远，不仅在于工具本身的设计，更在于使用者的头脑和想象力。

希望这篇详细的部署指南能帮你顺利搭建起这个“数字沙盘”，开启一段有趣的未来推演之旅。如果你在部署或使用中遇到问题，或者有了什么有趣的发现，欢迎在评论区分享交流。