在信息过载的当下,不管是做竞品分析、地缘政治研究,还是单纯的“吃瓜”,最稀缺的不是信息,而是从噪音中提取情报的能力

最近,我在 GitHub 上发现了一个名为 BettaFish (微舆) 的开源项目。不同于简单的爬虫脚本,它是一个完整的 Multi-Agent(多智能体)舆情系统

为了探究它的上限,我没有选择省事的 Docker 部署,而是采用了更具极客精神的 Miniconda + 本地 PostgreSQL 方案,对自己搭建环境,对一个极具复杂度的议题——**“日本‘夺岛方案’”**进行了全流程实战。

结果相当炸裂:一个 AI 团队,在你眼前“活”了过来。


🛠️ 为什么要“舍近求远”用本地环境?

虽然 Docker 方便,但对于数据资产敏感的开发者来说,源码 + 本地库才是灵魂玩法:

  1. 环境洁癖与深度定制

    :通过 Miniconda 建立独立虚拟环境,不仅依赖清晰,还能根据本地显卡随时调整 PyTorch/CUDA 版本,方便后续接入本地 LLM 模型。

  2. 数据主权 (Data Sovereignty)

    :舆情数据是核心资产。相比于封在容器里,本地 PostgreSQL 让我能通过 Navicat 直接把控数据,清洗、备份、二次开发,一切尽在掌握。

  3. 可观测性 (Observability)

    :源码运行能看到最原始的 Agent 思考日志(Log),这是理解 AI 决策逻辑的金钥匙。


⚡ 实战复盘:AI Agent 的“协同作战”时刻

启动 Streamlit 界面,输入 “日本‘夺岛方案’”。接下来的几分钟,是一场 AI Agent 协同工作的暴力美学展示。

第一阶段:Insight Agent —— 甚至懂得“推理”

(配图:日志滚动截图,显示 reasoning 过程)

Insight Engine 启动后,并没有机械地搜索关键词。从绿色滚动的日志中,我看到了它的 Chain of Thought (思维链)

  • Query Expansion

    :它自动将宏大的议题拆解为 日本反伦高市早苗2025防卫预算 等具体抓手。

  • 深度嗅探

    :日志显示 search_topic_globally 正在运行,它不满足于头部新闻,开始向社交媒体的长尾数据渗透。

第二阶段:Query & Media Agent —— 多模态情报融合

(配图:多模态分析截图,显示视觉与数据提取)

这是最令人兴奋的环节。AI 不再是“瞎子”。

  • 视觉情报 (VISINT)

    :Media Agent 结合搜集到的军事部署图、视频描述,构建了可视化的场景认知(如两栖作战车辆的部署位置)。

  • 硬核核查

    :Query Agent 精准锁定了关键指标——“2025年防卫预算 8.7 万亿日元”。这些数据点被结构化提取,而非仅仅作为文本存在。

第三阶段:Forum Agent —— 舆论场的模拟推演

(配图:情感分析与观点聚类截图)

针对地缘政治话题,单一视角即是偏见。Forum Engine 展现了强大的NLP 聚类能力

  • 情绪量化

    :系统敏锐捕捉到了中日舆论场的温差——中国网民负面情绪占比 67.3%,而日本方面支持立场占比 58%

  • 观点萃取

    :从海量评论中,它提炼出了“经济制裁担忧”、“核污水关联效应”等深层社会心理。


📊 最终交付:从碎片到决策

(配图:生成的 HTML 报告截图,展示仪表盘和核心观点)

耗时 155.11 秒(日志精准记录),Report Agent 自动选择了**“社会公共热点事件分析报告模板”**,生成了一份 HTML 深度报告。

这不是简单的 Ctrl+C/V,而是结构化的情报资产:

  • 核心仪表盘

    :关键预算数字、讨论声量一目了然。

  • 事件定性

    :将事件精准定义为“系统性战略规划”。

  • 深度归因

    :逻辑链条从明治维新的历史根源一直延伸到现代的西南诸岛部署。


💡 技术视角的思考:BettaFish 带来的降维打击

通过这次 Miniconda 环境下的实战,我看到了下一代应用(AI Native App)的雏形:

  1. 边际成本趋近于零

    : 传统舆情团队需要数人天完成的工作,AI Agent 只要 2 分钟。配合本地 PostgreSQL,你的数据积累越多,壁垒越高。

  2. 结构化思维替代关键词匹配

    : 大模型带来的最大价值,不是“搜到了什么”,而是“总结出了什么”。截图中的 1.0 报告摘要 -> 1.2 核心洞察 结构,是传统关键词匹配系统无法交付的。

  3. 私有化与可控性

    : 基于 Github 开源项目 (666ghj/BettaFish) 构建,意味着没有 SaaS 平台的数据泄露风险。你的情报,只属于你自己。

📝 总结
BettaFish 不仅仅是一个工具,它更像是一个不知疲倦的自动化情报团队。如果你也是技术发烧友,强烈建议 Clone 代码,配好环境,亲自体验一下看着终端日志飞速滚动,最终产出专业报告的那种“运筹帷幄”的快感。

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路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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