BettaFish

微舆：人人可用的多Agent舆情分析助手，打破信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策！从0实现，不依赖任何框架。

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查看我们最新发布的预测引擎：MiroFish-简洁通用的群体智能引擎，预测万物
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“数据分析三板斧”全线贯通：我们激动的宣布 MiroFish 正式发布！随着最后一块版图补齐，我们构建了从 BettaFish（数据收集与分析）到 MiroFish（全景预测）的完整链路。至此，从原始数据到智能决策的闭环已成，让预见未来成为可能！

⚡ 项目概述

“微舆” 是一个从0实现的创新型多智能体舆情分析系统，帮助大家破除信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策。用户只需像聊天一样提出分析需求，智能体开始全自动分析国内外30+主流社媒与数百万条大众评论。

“微舆”谐音“微鱼”，BettaFish是一种体型很小但非常好斗、漂亮的鱼，它象征着“小而强大，不畏挑战”

查看系统以“武汉大学舆情”为例，生成的研究报告：武汉大学品牌声誉深度分析报告

查看系统以“武汉大学舆情”为例，一次完整运行的视频：视频-武汉大学品牌声誉深度分析报告

不仅仅体现在报告质量上，相比同类产品，我们拥有🚀六大优势：

AI驱动的全域监控：AI爬虫集群7x24小时不间断作业，全面覆盖微博、小红书、抖音、快手等10+国内外关键社媒。不仅实时捕获热点内容，更能下钻至海量用户评论，让您听到最真实、最广泛的大众声音。
超越LLM的复合分析引擎：我们不仅依赖设计的5类专业Agent，更融合了微调模型、统计模型等中间件。通过多模型协同工作，确保了分析结果的深度、准度与多维视角。
强大的多模态能力：突破图文限制，能深度解析抖音、快手等短视频内容，并精准提取现代搜索引擎中的天气、日历、股票等结构化多模态信息卡片，让您全面掌握舆情动态。
Agent“论坛”协作机制：为不同Agent赋予独特的工具集与思维模式，引入辩论主持人模型，通过“论坛”机制进行链式思维碰撞与辩论。这不仅避免了单一模型的思维局限与交流导致的同质化，更催生出更高质量的集体智能与决策支持。
公私域数据无缝融合：平台不仅分析公开舆情，还提供高安全性的接口，支持您将内部业务数据库与舆情数据无缝集成。打通数据壁垒，为垂直业务提供“外部趋势+内部洞察”的强大分析能力。
轻量化与高扩展性框架：基于纯Python模块化设计，实现轻量化、一键式部署。代码结构清晰，开发者可轻松集成自定义模型与业务逻辑，实现平台的快速扩展与深度定制。

始于舆情，而不止于舆情。“微舆”的目标，是成为驱动一切业务场景的简洁通用的数据分析引擎。

举个例子. 你只需简单修改Agent工具集的api参数与prompt，就可以把他变成一个金融领域的市场分析系统

附一个比较活跃的L站项目讨论帖：https://linux.do/t/topic/1009280

查看L站佬友做的测评开源项目(微舆)与manus|minimax|ChatGPT|Perplexity对比

告别传统的数据看板，在“微舆”，一切由一个简单的问题开始，您只需像对话一样，提出您的分析需求

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🪄 赞助商

LLM模型API赞助：<a href="https://aihubmix.com/?aff=8Ds9" target="_blank"><img src="./static/image/logo_aihubmix.png" alt="666ghj%2FBettaFish | Trendshift" height="40"/></a>

<details> <summary>AI联网搜索、文件解析及网页内容抓取等智能体核心能力提供商：</a><span style="margin-left: 10px"><a href="https://open.anspire.cn/?share_code=3E1FUOUH" target="_blank"><img src="./static/image/logo_anspire.png" alt="666ghj%2FBettaFish | Trendshift" height="50"/></a></summary> 安思派开放平台(Anspire Open)是面向智能体时代的领先的基础设施提供商。我们为开发者提供构建强大智能体所需的核心能力栈，现已上线AI联网搜索【多版本，极具竞争力的价格】、文件解析【限免】及网页内容抓取【限免】、云端浏览器自动化（Anspire Browser Agent）【内测】、多轮改写等服务，持续为智能体连接并操作复杂的数字世界提供坚实基础。可无缝集成至Dify、Coze、元器等主流智能体平台。通过透明点数计费体系与模块化设计，为企业提供高效、低成本的定制化支持，加速智能化升级进程。 </details>

🏗️ 系统架构

整体架构图

Insight Agent 私有数据库挖掘：私有舆情数据库深度分析AI代理

Media Agent 多模态内容分析：具备强大多模态能力的AI代理

Query Agent 精准信息搜索：具备国内外网页搜索能力的AI代理

Report Agent 智能报告生成：内置模板的多轮报告生成AI代理

一次完整分析流程

| 步骤 | 阶段名称 | 主要操作 | 参与组件 | 循环特性 | |------|----------|----------|----------|----------| | 1 | 用户提问 | Flask主应用接收查询 | Flask主应用 | - | | 2 | 并行启动 | 三个Agent同时开始工作 | Query Agent、Media Agent、Insight Agent | - | | 3 | 初步分析 | 各Agent使用专属工具进行概览搜索 | 各Agent + 专属工具集 | - | | 4 | 策略制定 | 基于初步结果制定分块研究策略 | 各Agent内部决策模块 | - | | 5-N | 循环阶段 | 论坛协作 + 深度研究 | ForumEngine + 所有Agent | 多轮循环 | | 5.1 | 深度研究 | 各Agent基于论坛主持人引导进行专项搜索 | 各Agent + 反思机制 + 论坛引导 | 每轮循环 | | 5.2 | 论坛协作 | ForumEngine监控Agent发言并生成主持人引导 | ForumEngine + LLM主持人 | 每轮循环 | | 5.3 | 交流融合 | 各Agent根据讨论调整研究方向 | 各Agent + forum_reader工具 | 每轮循环 | | N+1 | 结果整合 | Report Agent收集所有分析结果和论坛内容 | Report Agent | - | | N+2 | IR中间表示 | 动态选择模板和样式，多轮生成元数据，装订为IR中间表示 | Report Agent + 模板引擎 | - | | N+3 | 报告生成 | 分块进行质量检测，基于IR渲染成交互式 HTML 报告 | Report Agent + 装订引擎 | - |

项目代码结构树

BettaFish/
├── QueryEngine/                            # 国内外新闻广度搜索Agent
│   ├── agent.py                            # Agent主逻辑，协调搜索与分析流程
│   ├── llms/                               # LLM接口封装
│   ├── nodes/                              # 处理节点：搜索、格式化、总结等
│   ├── tools/                              # 国内外新闻搜索工具集
│   ├── utils/                              # 工具函数
│   ├── state/                              # 状态管理
│   ├── prompts/                            # 提示词模板
│   └── ...
├── MediaEngine/                            # 强大的多模态理解Agent
│   ├── agent.py                            # Agent主逻辑，处理视频/图片等多模态内容
│   ├── llms/                               # LLM接口封装
│   ├── nodes/                              # 处理节点：搜索、格式化、总结等
│   ├── tools/                              # 多模态搜索工具集
│   ├── utils/                              # 工具函数
│   ├── state/                              # 状态管理
│   ├── prompts/                            # 提示词模板
│   └── ...
├── InsightEngine/                          # 私有数据库挖掘Agent
│   ├── agent.py                            # Agent主逻辑，协调数据库查询与分析
│   ├── llms/                               # LLM接口封装
│   │   └── base.py                         # 统一的OpenAI兼容客户端
│   ├── nodes/                              # 处理节点：搜索、格式化、总结等
│   │   ├── base_node.py                    # 基础节点类
│   │   ├── search_node.py                  # 搜索节点
│   │   ├── formatting_node.py              # 格式化节点
│   │   ├── report_structure_node.py        # 报告结构节点
│   │   └── summary_node.py                 # 总结节点
│   ├── tools/                              # 数据库查询和分析工具集
│   │   ├── keyword_optimizer.py            # Qwen关键词优化中间件
│   │   ├── search.py                       # 数据库操作工具集（话题搜索、评论获取等）
│   │   └── sentiment_analyzer.py           # 情感分析集成工具
│   ├── utils/                              # 工具函数
│   │   ├── config.py                       # 配置管理
│   │   ├── db.py                           # SQLAlchemy异步引擎与只读查询封装
│   │   └── text_processing.py              # 文本处理工具
│   ├── state/                              # 状态管理
│   │   └── state.py                        # Agent状态定义
│   ├── prompts/                            # 提示词模板
│   │   └── prompts.py                      # 各类提示词
│   └── __init__.py
├── ReportEngine/                           # 多轮报告生成Agent
│   ├── agent.py                            # 总调度器：模板选择→布局→篇幅→章节→渲染
│   ├── flask_interface.py                  # Flask/SSE入口，管理任务排队与流式事件
│   ├── llms/                               # OpenAI兼容LLM封装
│   │   └── base.py                         # 统一的流式/重试客户端
│   ├── core/                               # 核心功能：模板解析、章节存储、文档装订
│   │   ├── template_parser.py              # Markdown模板切片与slug生成
│   │   ├── chapter_storage.py              # 章节run目录、manifest与raw流写入
│   │   └── stitcher.py                     # Document IR装订器，补齐锚点/元数据
│   ├── ir/                                 # 报告中间表示（IR）契约与校验
│   │   ├── schema.py                       # 块/标记Schema常量定义
│   │   └── validator.py                    # 章节JSON结构校验器
│   ├── nodes/                              # 全流程推理节点
│   │   ├── base_node.py                    # 节点基类+日志/状态钩子
│   │   ├── template_selection_node.py      # 模板候选收集与LLM筛选
│   │   ├── document_layout_node.py         # 标题/目录/主题设计
│   │   ├── word_budget_node.py             # 篇幅规划与章节指令生成
│   │   └── chapter_generation_node.py      # 章节级JSON生成+校验
│   ├── prompts/                            # 提示词库与Schema说明
│   │   └── prompts.py                      # 模板选择/布局/篇幅/章节提示词
│   ├── renderers/                          # IR渲染器
│   │   ├── html_renderer.py                # Document IR→交互式HTML
│   │   ├── pdf_renderer.py                 # HTML→PDF导出（WeasyPrint）
│   │   ├── pdf_layout_optimizer.py         # PDF布局优化器
│   │   └── chart_to_svg.py                 # 图表转SVG工具
│   ├── state/                              # 任务/元数据状态模型
│   │   └── state.py                        # ReportState与序列化工具
│   ├── utils/                              # 配置与辅助工具
│   │   ├── config.py                       # Pydantic Settings与打印助手
│   │   ├── dependency_check.py             # 依赖检查工具
│   │   ├── json_parser.py                  # JSON解析工具
│   │   ├── chart_validator.py              # 图表校验工具
│   │   └── chart_repair_api.py             # 图表修复API
│   ├── report_template/                    # Markdown模板库
│   │   ├── 企业品牌声誉分析报告.md
│   │   └── ...
│   └── __init__.py
├── ForumEngine/                            # 论坛引擎：Agent协作机制
│   ├── monitor.py                          # 日志监控和论坛管理核心
│   ├── llm_host.py                         # 论坛主持人LLM模块
│   └── __init__.py
├── MindSpider/                             # 社交媒体爬虫系统
│   ├── main.py