开源全网舆情管理系统~
BettaFish（微舆）：多智能体舆情分析助手 / BettaFish: Multi-Agent Public Opinion Analysis Assistant
🧐一个从零实现、不依赖框架的多Agent舆情分析系统，结合AI爬虫、多模态理解与论坛协作机制，实现全域舆情洞察、趋势预测与决策支持。
➡️链接：http://t.cn/AX2C98Q1
✨重点

● 🧠 核心理念： “微舆”旨在打破信息茧房、还原舆情真貌并预测走向，用户仅需提出分析问题，系统便能自动完成数据采集、情感识别、报告生成等全流程分析。

● 🤖 六大创新优势： 包括AI驱动的社媒爬取、多模型复合分析、短视频与图文的多模态解析、Agent论坛协作机制、公私域数据融合，以及轻量化模块设计。

● 🔍 多Agent架构： 系统由五个主要Agent构成——Query（信息搜索）、Media（多模态解析）、Insight（私有数据挖掘）、Forum（辩论主持协作）与Report（报告生成），通过链式循环协作实现集体智能。

● 🧩 系统组成与代码结构： 采用纯Python模块化实现，包含MindSpider爬虫子系统、情感分析模型集（多语言、BERT、Qwen、GPT-2 LoRA等）与可独立运行的Streamlit子应用。

● ⚙️ 部署方式： 支持Docker一键部署与源码启动；数据库推荐PostgreSQL，LLM可替换任意OpenAI兼容接口（如SiliconFlow、Kimi等）。

● 💬 ForumEngine机制： 让不同Agent通过“辩论与总结”形成多轮反思与知识融合，避免单模型偏见，模拟群体决策过程。

● 📊 舆情报告生成： ReportEngine可根据模板自动生成分析报告（如品牌声誉分析、社会事件评估等），并支持Markdown或HTML导出。

● 🔬 扩展与定制： 可接入企业内部数据库，使用自定义API或模型，打造面向金融、品牌监测等领域的垂直分析系统。

● 📈 未来规划： 团队计划基于已有热度趋势数据，引入时序模型与图神经网络，实现“舆情预测”功能，成为数据驱动的预测引擎。

● ⚠️ 使用限制： 项目仅供学习与研究用途，禁止商业化或违法使用，爬虫功能需遵守robots.txt与法律规范。
整体而言，BettaFish通过“多Agent协作 + 多模态AI + 全域数据抓取”的融合式设计，展现了一个开放可扩展、智能化舆情分析系统的未来形态。

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