MiroClaw

55 AI Agent 群體智能預測引擎 — 單機推演 · P2P 多節點共識

MiroFish × OpenClaw Gateway

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Demo

55 AI Agent 群體智能推演 — 從對話到預測報告

這是什麼？

MiroClaw 是 OpenClaw 的 AI Agent 擴充套件，把 MiroFish（55 個 AI Agent 模擬社群互動的推演引擎）接入 OpenClaw Gateway。

在 OpenClaw 聊天中直接說：

你：幫我預測如果比特幣突破 20 萬美元，市場會怎麼反應
Agent：正在啟動 MiroFish 推演... [55 Agent 社群模擬] → 完成！

MiroClaw 自動完成：啟動後端 → 建立知識圖譜 → 生成 55 個 Agent → 運行社群模擬 → 輸出預測報告。

架構

層級	技術	狀態
推演層	MiroFish Engine（GraphRAG + OASIS 多智能體模擬 + Report AI）	✅ 已完成
Agent 層	OpenClaw Gateway Network（P2P 通訊、任務調度、Canvas 視覺化）	✅ 已完成

快速開始：安裝到 OpenClaw

前置需求

OpenClaw Gateway 已安裝並運行
Node.js >= 18
Docker Desktop（推薦）或 Python 3.11+ 搭配 uv
LLM API Key（OpenAI 格式，支援任何相容 API，建議 >= 14B 參數模型）
Zep Cloud API Key（GraphRAG 用，免費 tier 即可）

安裝

方法 1：在聊天中貼上連結（最簡單）

在 OpenClaw 聊天中直接貼上這個連結，Agent 會自動完成安裝：

https://github.com/ImL1s/miroclaw

如果沒有自動安裝，請用方法 2。

方法 2：CLI 一行安裝

openclaw skills install mirofish-predict
openclaw gateway restart

設定 API Key

安裝完成後，在 OpenClaw 聊天中直接告訴 Agent 你的 Key：

你：幫我設定 MiroFish，LLM API Key 是 sk-xxx，Base URL 是 http://my-server:1234/v1，Zep Key 是 z_xxx

或手動編輯 ~/.mirofish/.env：

LLM_API_KEY=your-llm-api-key
LLM_BASE_URL=http://your-llm-server:1234/v1
LLM_MODEL_NAME=your-model-name          # 選填，預設使用 API 預設模型
ZEP_API_KEY=your-zep-cloud-key

Apple Silicon 用戶：目前無 ARM64 Docker image，CLI 會自動切換到原生模式。

手動安裝（開發者模式）

git clone --recursive https://github.com/ImL1s/miroclaw.git
cd miro_claw
git clone https://github.com/666ghj/MiroFish.git

# 安裝 Extension + Skill
cp -r extensions/mirofish/ ~/.openclaw/extensions/mirofish/
cd ~/.openclaw/extensions/mirofish && npm install && npx tsc && cd -
cp -r skills/mirofish-predict/ ~/.openclaw/skills/mirofish-predict/

# CLI symlink
ln -sf $(pwd)/cli/bin/mirofish.js /usr/local/bin/mirofish

openclaw gateway restart

開始使用

安裝完成後，在 OpenClaw 聊天中用自然語言即可觸發推演：

🧑 你：幫我預測如果比特幣突破 20 萬美元，市場會怎麼反應

🤖 Agent：正在啟動 MiroFish 推演...
         📡 SSE 即時推播：
           Step 1/7 建立知識圖譜 ✅
           Step 2/7 生成 55 個 AI Agent ⏳
           ...
           Step 7/7 產出預測報告 ✅
         
         📊 推演完成！報告摘要：
         比特幣突破20萬美元將觸發跨領域連鎖反應...
         Simulation ID: sim_c6167c07bf05

🧑 你：幫我問一下 Agent #3 對這件事怎麼看

🤖 Agent：[呼叫 mirofish_interview]
         Agent #3（@CryptoKing_BTC，19歲科技愛好者）回應：
         「我覺得這是不可避免的趨勢，機構資金的湧入...」

🧑 你：這份報告中最悲觀的觀點是什麼？

🤖 Agent：[呼叫 mirofish_chat]
         根據報告分析，最悲觀的觀點來自 Agent #12...

Agent Tools 一覽

LLM 會根據 Skill 描述自動選用對應工具：

Tool	功能	典型觸發語
`mirofish_predict`	啟動新推演	「預測...」「推演...」「分析...的影響」
`mirofish_status`	查詢推演進度	「推演到哪了？」「進度如何？」
`mirofish_cancel`	取消推演	「取消推演」「停止模擬」
`mirofish_chat`	追問報告	「報告中...」「最大風險是什麼？」
`mirofish_interview`	採訪特定 Agent	「問 Agent #3」「採訪第 5 個 Agent」
`mirofish_report`	取得完整報告	「給我完整報告」「報告全文」
`mirofish_agents`	列出 55 個 Agent	「有哪些 Agent？」「Agent 列表」

Gateway RPC

適合外部腳本、CI/CD、前端整合、或 cron 定時排程：

# 推演管理
openclaw gateway call mirofish.predict \
  --params '{"topic": "聯準會降息影響", "rounds": 10}'
# → {"runId": "run-1710000000000"}

openclaw gateway call mirofish.status --params '{"runId": "run-xxx"}'
openclaw gateway call mirofish.cancel --params '{"runId": "run-xxx"}'
openclaw gateway call mirofish.list   --params '{}'

# 報告互動
openclaw gateway call mirofish.chat \
  --params '{"simId": "sim_xxx", "question": "最大風險是什麼？"}'

openclaw gateway call mirofish.interview \
  --params '{"simId": "sim_xxx", "agentId": 3, "question": "你怎麼看？"}'

# Agent 與報告
openclaw gateway call mirofish.report  --params '{"simId": "sim_xxx"}'
openclaw gateway call mirofish.agents  --params '{"simId": "sim_xxx"}'
openclaw gateway call mirofish.posts   --params '{"simId": "sim_xxx"}'

Discord 通知

推演完成後自動推送到 Discord 頻道：

# 在 ~/.mirofish/.env 設定
MIROFISH_DISCORD_WEBHOOK=https://discord.com/api/webhooks/xxx/yyy

Extension 架構

整合點	檔案	功能
Agent Tools	`src/tools.ts`	7 個 LLM 可調用的工具
Message Hook	`src/hooks.ts`	聊天關鍵字自動觸發推演（預設關閉）
Gateway RPC	`src/gateway.ts`	10 個 RPC 方法供外部系統整合
SSE Broadcaster	`src/progress-broadcaster.ts`	推演進度即時推送
Canvas Route	`src/canvas-route.ts`	`GET /mirofish/canvas` 報告視覺化
P2P Peer Discovery	`src/peer-discovery.ts`	自動 Peer 發現

進階用法

CLI 命令列

不使用 OpenClaw 也可以直接用 CLI 完成所有操作：

# ─── 推演 ───
mirofish predict "聯準會降息對科技股的影響"                # 基本推演（預設 20 輪）
mirofish predict "主題" --rounds=3                        # 指定輪數
mirofish predict "主題" --canvas                          # 推演後開啟 Dashboard
mirofish predict "主題" --json-stream                     # NDJSON 串流輸出
mirofish predict "主題" --distributed --workers=3         # 分散式（Docker Worker）
mirofish predict "主題" --p2p                             # P2P 多節點推演

# ─── 報告互動 ───
mirofish chat sim_xxx "哪些觀點最極端？"                   # 追問 Report Agent
mirofish interview sim_xxx 0 "你怎麼看？"                  # 採訪 Agent #0
mirofish report sim_xxx                                   # 取得完整報告
mirofish canvas sim_xxx                                   # 視覺化 Dashboard

# ─── 後端管理 ───
mirofish serve start                                      # 啟動後端（Docker 優先）
mirofish serve stop                                       # 停止後端
mirofish serve status                                     # 查看後端狀態

# ─── P2P 節點管理 ───
mirofish peers add http://192.168.1.100:5001 "lab"        # 新增 peer
mirofish peers remove lab                                 # 移除 peer
mirofish peers list                                       # 列出所有 peers
mirofish peers health                                     # 檢查所有 peer 健康
mirofish meta "主題"                                      # 合併 P2P 共識報告

# ─── 其他 ───
mirofish projects                                         # 列出所有專案
mirofish status sim_xxx                                   # 查詢模擬進度
mirofish env                                              # 顯示環境設定

運作模式

模式 1：單機推演 ✅ 已完成
┌──────────────────────────────────┐
│  OpenClaw Gateway + MiroFish CLI │
│  一台機器跑完整推演流程           │
└──────────────────────────────────┘

模式 2：P2P 分散推演 ✅ 已完成
┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│  Node A  │◄──►│  Node B  │◄──►│  Node C  │
│  55 Agent│    │  55 Agent│    │  55 Agent│
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘
  各自推演 → 廣播結果 → 合併共識報告

P2P 多節點部署

Docker 一鍵啟動 3 節點

docker compose -f docker-compose.p2p-3nodes.yml build
docker compose -f docker-compose.p2p-3nodes.yml up -d

# 健康檢查
curl http://localhost:5011/health   # Node1
curl http://localhost:5012/health   # Node2
curl http://localhost:5013/health   # Node3

# 從 Node1 發起 P2P 推演
docker exec mirofish-p2p-node1 node /app/cli/bin/mirofish.js \
  predict "如果比特幣突破20萬" --p2p --rounds=3

docker compose -f docker-compose.p2p-3nodes.yml down

手動模式（跨 LAN 多機）

mirofish peers add http://192.168.1.200:5001 "lab-server"
mirofish peers add http://192.168.1.201:5001 "gpu-box"
mirofish peers health
mirofish predict "主題" --p2p
mirofish meta "主題"

在 peer 機器上設定 P2P_AUTO_PREDICT=true（~/.mirofish/.env）讓收到種子後自動推演。

OASIS 分散式（gRPC Worker 模式）

將 55 個 Agent 分散到多台機器執行：

# Docker Compose
cd oasis-distributed && docker compose -f docker-compose.distributed.yml up

# 原生模式
python3 scripts/run_coordinator.py   # 終端 1
python3 scripts/run_worker.py        # 終端 2

環境變數

變數	用途	預設值
`LLM_API_KEY`	LLM API 金鑰	—
`LLM_BASE_URL`	LLM 端點	—
`LLM_MODEL_NAME`	模型名稱	—
`ZEP_API_KEY`	Zep Cloud GraphRAG 金鑰	—
`MIROFISH_URL`	MiroFish 後端 URL	`http://localhost:5001`
`MIROFISH_DIR`	MiroFish 原始碼路徑（原生模式）	自動偵測
`P2P_AUTO_PREDICT`	收到種子時自動推演	`false`
`OPENCLAW_GATEWAY_URL`	Gateway 推播 URL	`http://localhost:18787`
`MIROFISH_DISCORD_WEBHOOK`	Discord 通知 Webhook	—

Troubleshooting

# 確認 LLM 可達
curl http://YOUR_LLM_IP:1234/v1/models

# 確認後端健康
curl http://localhost:5001/health

# P2P: 查看收到的種子
curl http://localhost:5001/api/p2p/seeds

# 查看 native 模式 PID
cat ~/.mirofish/backend.pid

# 強制清理
pkill -f "uv run python run.py"
rm -f ~/.mirofish/backend.pid

專案結構

miro_claw/
├── extensions/mirofish/        # ⭐ OpenClaw Extension (TypeScript)
│   ├── index.ts                # 外掛入口 — 6 個整合點
│   └── src/                    # RunManager, tools, hooks, gateway, SSE, chat
├── skills/mirofish-predict/    # ⭐ OpenClaw Skill 定義 (SKILL.md)
├── cli/                        # mirofish-cli (Node.js, zero runtime deps)
│   ├── bin/mirofish.js         # CLI 入口（12 個子指令）
│   ├── lib/                    # 核心模組：predict, docker, api, p2p, notify, canvas
│   ├── canvas/                 # Canvas Dashboard（HTML + JS + CSS）
│   └── test/                   # 單元測試 + E2E (e2e-p2p.sh)
├── core/                       # 共用型別與常數 (@mirofish/core)
├── oasis-distributed/          # 分散式 Agent 執行層 (gRPC, Docker)
├── MiroFish/                   # 核心引擎 — 需手動 clone (Python Flask + Vue 3)
├── Dockerfile.p2p-node         # P2P Docker 節點映像檔
├── docker-compose.p2p-3nodes.yml  # 3 節點 P2P Docker 叢集
├── docs/                       # 願景、階段計劃、分散式設計文件
└── docker-compose.p2p.yml      # 多節點 P2P Docker 設定

路線圖

階段	目標	狀態
Phase 1	Gateway 整合 MiroFish API，對話觸發推演	✅ 完成
Phase 2	Canvas + 推播 + SSE 即時進度 + Report Chat	✅ 完成
Phase 3	P2P 種子/結果廣播 + 共識報告	✅ 完成
Phase 4	P2P Docker 3 節點叢集驗證 + Auto-Predict	✅ 完成
Phase 5	分散式模擬：跨節點 Agent 分配（gRPC）	🚧 設計中
Phase 6	Cosmos SDK AppChain：存證 + 信譽 MVP	📋 規劃中
Phase 7	事後驗證 + 排行榜 + 訂閱經濟	📋 規劃中

License

AGPL-3.0

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 19 Commits
.github/ISSUE_TEMPLATE		.github/ISSUE_TEMPLATE
cli		cli
core		core
docs		docs
extensions/mirofish		extensions/mirofish
oasis-distributed @ 9a9c6e7		oasis-distributed @ 9a9c6e7
scripts		scripts
skills/mirofish-predict		skills/mirofish-predict
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
.gitmodules		.gitmodules
AGENTS.md		AGENTS.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
Dockerfile.openclaw-mirofish		Dockerfile.openclaw-mirofish
Dockerfile.p2p-node		Dockerfile.p2p-node
GEMINI.md		GEMINI.md
LICENSE		LICENSE
NOTICE		NOTICE
README-CN.md		README-CN.md
README-EN.md		README-EN.md
README.md		README.md
docker-compose.openclaw-3nodes.yml		docker-compose.openclaw-3nodes.yml
docker-compose.p2p-3nodes.yml		docker-compose.p2p-3nodes.yml
docker-compose.p2p.yml		docker-compose.p2p.yml

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