mirofish-離線模擬 是做什麼的？
使用 Neo4j + Ollama 的完全本地化多代理群體智能模擬引擎，用於輿論、市場情緒和社會動態預測。
概述
此技能提供一個離線、自主運行的多代理模擬環境，每個代理由本地 LLM (透過 Ollama) 驅動，其互動與關係由 Neo4j 圖形資料庫管理。模擬可用於測試假設、預測真實世界趨勢，或生成合成數據。
支援的平台
- Claude Code
- Cursor
- 任何支援自訂工具的 AI 代理
先決條件
- Docker 或直接安裝 Neo4j
- Ollama (推薦模型: llama3, mistral, mixtral)
- Python 3.10+
安裝
pip install neo4j ollama-python numpy pandas
快速開始
- 啟動 Neo4j (預設密碼:
password):docker run --name neo4j -p 7474:7474 -p 7687:7687 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j:latest - 確認 Ollama 正在執行:
ollama serve - 複製技能到你的工作目錄:
git clone https://github.com/aradotso/mirofish-offline-simulation.git cd mirofish-offline-simulation - 執行模擬:
python run_simulation.py --agents 50 --rounds 10 --topic "氣候政策"
配置
編輯 config.yaml 以自訂:
neo4j:
uri: bolt://localhost:7687
user: neo4j
password: password
ollama:
model: llama3
temperature: 0.7
simulation:
agent_count: 50
max_rounds: 20
initial_topic: "未指定"
interaction_mode: "random" # 或 "network"
功能
- 自主代理: 每個代理擁有獨特的人格、記憶與信念系統
- 社交網絡: Neo4j 管理代理之間的動態關係與影響力
- 離線推理: 使用 Ollama 進行完全本地的 LLM 推理
- 可擴展: 支援數百到數千個代理
- 結果導出: 模擬歷史可匯出為 JSON、CSV 或直接寫入 Neo4j
自訂代理
你可以透過修改 agents/profiles.json 定義代理:
[
{
"id": 1,
"role": "環保倡導者",
"personality": "熱情且具說服力",
"knowledge": ["氣候科學", "政策分析"],
"initial_belief": 0.8
},
{
"id": 2,
"role": "產業代表",
"personality": "務實且謹慎",
"knowledge": ["經濟學", "能源市場"],
"initial_belief": 0.2
}
]
使用方法
執行模擬
python run_simulation.py --rounds 15 --topic "疫苗接種