MiroFish群体智能引擎如何快速部署：Docker一键部署与源码安装怎么选
【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
MiroFish 是简洁通用的群体智能预测引擎：上传一份报告或一段故事，它自动构建平行数字世界，让海量智能体自由交互，推演并预测未来走向。MiroFish部署有两条路：容器化一键部署，或本地源码构建。别急着敲命令，先花 30 秒对号入座。
先对号入座：3个问题选定MiroFish部署方案
- 你只想 5 分钟跑起来体验一把？→ 直接走方案一，Docker 一键部署。
- 你要改 Agent 逻辑、加新平台、做二次开发？→ 走方案二，源码构建。
- 你要放到服务器上长期稳定运行？→ 还是方案一，Docker 更省心。
三个问题都指向方案一很正常，Docker 就是给"要结果"的人准备的。只有第二类人会真正需要碰源码。
方案一：MiroFish Docker一键部署，最短命令跑起来
容器化部署好比拎包入住：水电家具都装好了，你只管开门。
前提准备：装好 Docker 和 Docker Compose（docker --version能输出版本即可）；准备好两个密钥——LLM API 密钥和 Zep 记忆图谱密钥，.env.example里的注释写了它们的用途。
最短命令序列，复制即用：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MiroFish cd MiroFish cp .env.example .env # 编辑 .env，填入 LLM_API_KEY 与 ZEP_API_KEY docker compose up -d启动后的验证方式：浏览器打开http://localhost:3000，看到上传报告的首页即部署成功；后端 API 在http://localhost:5001。页面打不开时，执行docker compose logs -f看日志定位。
省下的是什么：不装 Node、Python、uv，不碰依赖版本冲突，换台机器原样重跑一遍命令即可。
代价是什么：代码封装在镜像里，想改后端逻辑得进容器改，二开体验差。
方案二：MiroFish源码安装，构建步骤与换来的自由度
源码构建好比自己买菜现做：过程繁琐，但每一道工序你都能插手。
适合谁：要改 Agent 行为逻辑、要接入新的社交平台、要把模拟引擎嵌进自己业务的你。纯体验用户不必走这条路。
前提准备：Node.js 18+、Python 3.11 或 3.12（版本卡得很死，python --version先确认）、uv 包管理器。
构建步骤：
cp .env.example .env # 填入 LLM 与 Zep 密钥 npm run setup:all # 一键装齐前端与后端依赖 npm run dev # 同时启动前后端启动后验证：同样是前端http://localhost:3000、后端http://localhost:5001，访问正常即构建成功。
换来的是什么：前后端代码就在本地 backend/ 和 frontend/，改动即生效、热更新调试，模拟每一步流程都看得见摸得着。
代价是什么：你要自己维护三套依赖（根目录 npm、前端 npm、后端 Python），版本不匹配时排错全靠日志。
MiroFish部署常见报错速查：高频卡点一句话解法
- 镜像拉取卡住或超时→
docker-compose.yml里已注释好加速镜像地址，取消注释替换后重新docker compose up -d。 - 页面能打开、一提交就报错→ 十有八九是
.env的LLM_API_KEY或ZEP_API_KEY没填对，对照.env.example的注释逐项核对。 - uv sync 失败、Python 版本报错→ 后端只认 3.11 到 3.12，
python --version确认，不达标先装对版本再重跑npm run setup:all。
部署完成后的3个下一步
🚀
- 先跑通全链路再谈深入：上传一份小体量报告，用 40 轮以内的小规模模拟验证预测流程（
.env.example已提醒 LLM 消耗较大）。 - 要二开就从这里读起：backend/services/ 下的仿真与 Agent 模块是核心，配合
npm run dev热更新边改边看。 - 卡住了别硬扛：把
docker compose logs的输出贴到项目交流群，README-ZH.md 末尾附了交流群二维码，响应很快。
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