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BettaFish – 多智能体社交媒体洞察平台

是什么 – BettaFish 是一个开源的、基于 Python 的系统，将多个专用 AI 智能体整合在一起，从数十个社交媒体平台（微博、小红书、TikTok 等）收集、分析并报告公众意见。用户通过简单的聊天式查询与系统交互；平台随后运行一个智能体流水线，进行数据爬取、多模态（文本 + 图像 + 视频）分析、情感与主题建模，并最终生成精美的交互式 HTML（或 PDF/Markdown）报告。

核心组件

引擎	角色	主要职责
QueryEngine	广泛搜索智能体	使用 LLM 驱动的提示发起网络搜索，获取新闻和评论，并总结初步发现。
MediaEngine	多模态智能体	下载并分析短视频/音频、图像，并从搜索结果中提取结构化卡片（天气、股票、日历等）。
InsightEngine	私有数据与深度情感智能体	连接到用户提供的 PostgreSQL/MySQL 存储，运行关键词优化查询，执行微调情感分析（BERT-LoRA、Qwen-3 等）。
ReportEngine	报告生成器	收集智能体的输出，选择 Markdown 模板，规划章节长度，验证基于 JSON 的中间表示（IR），并渲染交互式 HTML 报告（PDF 可通过 WeasyPrint 选配）。
ForumEngine	智能体协作枢纽	实现“论坛”机制，由 LLM 主持的调解员协调三个分析智能体之间的辩论，实现迭代优化并避免单一模型偏差。
MindSpider	爬取子系统	一组基于 Playwright 的爬虫，从支持的平台中采集话题、评论和视频；包含广义话题提取器和深度情感爬虫。

工作流程（高层级流程）

用户查询 – Flask 端点接收自然语言请求（例如："分析武汉大学的声誉"）。
并行启动 – QueryEngine、MediaEngine 和 InsightEngine 同时启动，各自使用独立工具集。
初步概览 – 智能体执行快速搜索并返回简洁摘要。
策略规划 – 基于概览，系统决定如何将问题拆分为子任务。
迭代论坛循环 – ForumEngine 监控智能体，LLM 调解员提示更深入搜索，智能体反思彼此发现，循环重复直至满足停止条件。
报告组装 – ReportEngine 汇集所有中间结果，构建 JSON IR，验证，选择 Markdown 模板，渲染最终 HTML（可选 PDF/Markdown）。

主要特性

跨 10+ 国内及国际平台的 AI 驱动 24/7 爬取。
混合分析：结合 LLM 推理、微调情感模型与经典统计方法。
多模态能力 – 解析短视频、图像和结构化搜索引擎卡片。
论坛式智能体协作 – 由辩论引导的 LLM 主导多个智能体，产出更丰富、更少同质化的洞察。
私有数据集成 – 安全连接器允许企业将内部数据库与公众意见融合。
模块化、轻量级 Python 设计 – 每个引擎独立封装为包；开发者可通过单个配置更改替换提示、工具或模型。
一键 Docker 部署及各引擎可选 Streamlit 前端。
报告生成 – 包含 SVG 图表的交互式 HTML 报告，通过 WeasyPrint 可选导出 PDF，Markdown 作为降级方案。

快速入门（Docker 快速启动）

# 复制环境模板并编辑凭证
cp .env.example .env
# 启动所有服务（Flask + PostgreSQL + 智能体）
docker compose up -d
# 然后打开 UI
open http://localhost:5000

开发时可使用 Streamlit 单独运行各引擎，例如 streamlit run SingleEngineApp/query_engine_streamlit_app.py。

可扩展性

提示替换 – 修改 */prompts/ 下任意智能体的提示文件，即可重定向系统（例如从品牌声誉分析转向金融市场分析）。
模型插件 – 所有 LLM 调用均使用 OpenAI 兼容包装器；可将 *_ENGINE_BASE_URL 环境变量指向 Azure、Anthropic 或自托管模型。
自定义工具 – 在 tools/ 目录中添加新的搜索或媒体提取工具，智能体将自动识别并使用。

许可与社区

许可证：GPL-2.0（见 LICENSE）。
贡献指南：见 CONTRIBUTING.md。
支持：Inferera 提供的 LLM-API 赞助；Anspire Open 提供的额外基础设施（搜索、文件解析、浏览器自动化）。
演示与文档：包含对武汉大学的完整运行报告（final_reports/），README 中附有操作视频链接。

TL;DR

BettaFish 是一个功能完整的多智能体意见分析引擎，可自动爬取公开社交媒体数据，运行多模态与情感模型，通过论坛机制让智能体辩论，并输出交互式报告——全部由 Python、Flask 和 Docker 协调。它既可直接供终端用户（通过 Web UI）使用，也适合希望将智能体定制到其他领域的开发者。