资源分类

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