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 ⚡ 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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，就可以把它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


 🪄 赞助商

LLM模型API赞助：


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：
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。



专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台，GPT-Image-2 低至 $0.006/张： 
感谢 APIMart 赞助了本项目！APIMart 是专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台，GPT-Image-2 低至 $0.006/张，1 美元可出图 160+ 张。图片、视频一套异步 API 通吃，提交任务拿 ID、回调取结果，跑批万张不超时、换模型不改代码。按量付费、无月费，通过此注册链接注册即可开用。


 🏗️ 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/                

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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！