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BettaFish

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GitHub:https://github.com/666ghj/BettaFish
描述信息:人人可用的多Agent舆情分析助手
GitHub
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。
“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”

BettaFish(微舆)是一个纯 Python 从 0 实现的开源多 Agent 舆情分析神器,人人可用,不依赖任何框架。

它能7×24小时监控30+国内外社媒、数百万条评论,自动破除信息茧房、还原舆情原貌、预测未来走向,最后生成专业级PDF报告。


核心能力:

像聊天一样输入“分析武汉大学舆情”,系统立刻启动AI爬虫集群,自动抓取微博、小红书、抖音、快手、B站、Twitter、YouTube等30+平台数据,深入评论区,3-5分钟出具20+页PDF报告。


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。


技术亮点:

  • 零框架依赖,全手写爬虫+解析+LLM调度
  • “论坛”主持人模型负责协调辩论,避免单模型偏见
  • 多模态卡片提取(天气、日历、股票)无缝融入分析链
  • 所有Agent都有独立工具箱:情感分析、主题聚类、因果推断、风险分级……


安装部署:

需要配置相关环境变量,具体可以看.env.example 文件!

配置好之后运行下面的命令!

git clone https://github.com/666ghj/BettaFish.git
cd BettaFish
pip install -r requirements.txt
python main.py

然后在聊天框输入需求即可,报告自动保存到 output 文件夹。

也可以使用浏览器引擎,通过 UI 界面操作!

仅供个人学习参考/导航指引使用,具体请以第三方网站说明为准,本站不提供任何专业建议。如果地址失效或描述有误,请联系站长反馈~感谢您的理解与支持!

链接: https://fly63.com/nav/4768

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