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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。

BettaFish – AI駆動型マルチエージェント公共意見（舆情）分析プラットフォーム

何であるか – BettaFish（中国語名「微舆」）は、中国および国際的なソーシャルメディアプラットフォーム数十社から自動的にデータをクロール・分析・レポートするオープンソースシステムです。ユーザーはシンプルなチャット形式のクエリでシステムと対話します。その後、以下のフルパイプラインが実行されます：

データ収集 – 24時間365日、分散型ウェブクローラー（微博、小红书、抖音、快手など）でデータを収集。
マルチモーダルコンテンツ処理 – テキスト、画像、短い動画は専用の「メディア」エージェントに送られ、キャプション抽出、OCR、感情分析などの信号を抽出。
分析エージェントの実行 – Query エージェントが広範なウェブ検索を実行、Insight エージェントがプライベートコメントデータベースを深掘り、Report エージェントが結果を統合。
フォーラムエンジンによる協調 – LLM「モデレーター」の下でエージェントが議論し、思考の連鎖を実現し、単一モデルのバイアスを低減。
インタラクティブなHTML（およびオプションのPDF/Markdown）レポート生成 – チャート、要約、出典抜粋を含む。

コアコンポーネント

コンポーネント	役割	主な技術
QueryEngine	30以上のソースにわたる広範なニュース・ウェブ検索	LLM駆動の検索ノード、カスタムツールラッパー
MediaEngine	動画、画像、ショート形式クリップのマルチモーダル分析	Vision-LLMアダプター、OCR、音声→テキストパイプライン
InsightEngine	プライベートコメントデータベース（SQLAlchemy async）の深掘り	ファインチューニング済み感情モデル（BERT-LoRA、Qwen-3）、キーワード最適化
ReportEngine	複数ラウンドのレポート生成、テンプレート選択、レイアウト、PDFエクスポート	Markdownテンプレートエンジン、IR（中間表現）スキーマ、WeasyPrintによるPDF生成
ForumEngine	エージェントが投稿・閲覧・反応する協調レイヤー	LLM「ホスト」が議論のモデレーターとして機能、ループ式のリフレクションサイクル
MindSpider	エージェントが使用する独立型ソーシャルメディアクローラー	Playwright駆動のブラウザ自動化、トピック抽出、深層感情クローリング

ハイライト（READMEの「六大优势」）

AI駆動の24時間365日監視 – クローラークラスタが10以上の主要プラットフォームから継続的にデータを収集。
ハイブリッド分析エンジン – 5つの目的別エージェント、ファインチューニング済みモデル、統計手法を組み合わせ。
強力なマルチモーダル機能 – 短い動画を解析し、構造化されたカード（天気、株価、カレンダーなど）を抽出可能。
フォーラム形式の協調的推論 – LLMモデレーターの下でエージェントが議論し、より豊かで均質性の低いインサイトを生成。
プライベート・パブリックデータの統合 – セキュアなAPIにより、自社のビジネスデータベースを統合し、外部・内部分析を組み合わせ可能。
軽量で拡張性のあるPython設計 – モジュール化されたパッケージ、ワンクリックDockerデプロイ、任意のエージェントの置き換え・拡張が容易。

クイックスタート（Docker）

# 1. envテンプレートをコピーして認証情報を編集
cp .env.example .env
# 2. すべてのサービスを取得して起動
docker compose up -d
# 3. UIを開く
open http://localhost:5000

ローカル実行を希望する場合は、READMEにConda/uv環境設定、Playwrightブラウザドライバーのインストール、オプションのPDFエクスポート依存関係の手順が記載されています。

一般的な利用フロー

質問を投げる – 例：「過去1か月間の武漢大学の評判を分析してください。」
エージェントが並列起動 – Query、Media、Insightエージェントがデータ収集を開始。
フォーラムループ – エージェントが成果を共有、モデレーターがより深い検索を誘導、反復的リフレクションが収束まで継続。
レポート合成 – ReportEngineがMarkdownテンプレートを選択、セクション長を計画、JSON IRを検証、インタラクティブなHTMLレポート（PDFはオプション）をレンダリング。
結果 – 精巧で出典豊富なレポートが final_reports/ に保存され、ダウンロードまたはさらにカスタマイズ可能。

拡張性

モデルの交換 – 任意のOpenAI互換APIでデフォルトのLLMを置き換え可能。ファインチューニング済み感情モデルは既に含まれている。
ドメインの追加 – エージェント固有のプロンプトファイル（prompts/）とツール設定を編集することで、金融、マーケットリサーチ、製品フィードバックなどに再利用可能。
カスタムデータソース – 追加のクローラーまたはデータベースコネクタを接続。システムは自動的にフォーラム議論に統合。

ライセンスとコミュニティ

ライセンス: GPL-2.0
貢献: CONTRIBUTING.md にガイドラインあり。READMEに記載の中国語「L站」フォーラムで活発なディスカッションが行われている。
スポンサー: Inferera（LLM API）、Anspire Open（検索/ファイル解析サービス）、APIMart（画像/動画生成）。

結論：BettaFishは、Docker対応のPythonプロジェクトとしてパッケージ化された、自動化・マルチモーダルな公共意見分析のフルスタック・マルチエージェントフレームワークであり、Web UI、モジュール化エージェント、高度な協調的推論エンジンを備えています。