BettaFish中文名“微舆”,是一套开源、多智能体(Multi-Agent)舆情分析系统。开发者将其定义为“人人可用的舆情分析助手”:用户只需用自然语言提问,系统即可自动完成“数据采集→多模态解析→多 Agent 协作辩论→生成可视化报告”的全链路流程,帮助打破信息茧房、还原舆情原貌并预测走向。

1、多 Agent 协作架构:
- Query Agent:负责广度搜索与实时抓取
- Media Agent:进行图文、短视频等多模态内容理解
- Insight Agent:挖掘用户私有业务/内部数据库
- Report Agent:自动生成 HTML 可视化报告
- ForumEngine:主持人式“Agent 论坛”,让各 Agent 链式思维辩论,避免单模型同质化。
2、全域数据覆盖:
7×24 小时爬虫集群基于 Playwright,可并行采集微博、小红书、抖音、快手、B 站、Twitter 等 30+ 国内外主流社媒,并下探至百万级评论。
3、多模态融合解析:
支持文本、图片、短视频、结构化卡片(天气/股票/日历)统一特征抽取与情感打标,满足短视频时代的舆情取证需求。
4、公私域数据无缝集成:
提供标准化 API 与 CustomBusinessDBTool,可将企业内部业务数据(客服工单、销售数据等)与公开舆情联合分析,实现“外部趋势 + 内部洞察”一体化。
5、轻量化与高扩展:
- 纯 Python 模块化设计,GitHub 克隆后 `pip install -r requirements.txt && python main.py` 即可运行;也提供 Docker 一键部署。
- 支持自定义 LLM、微调模型、提示词模板与爬虫策略,方便二次开发。
6、自主可控与合规:
代码开源(GPL-2.0),可完全本地化部署,满足金融、政府等高合规场景对数据不出域的要求。
1、品牌公关与市场研究:
新品发布、营销活动后实时追踪正负面声量,评估影响范围并自动生成声誉报告。
2、公共事务与政策评估:
政府/公共机构监测社会热点、突发事件,评估政策舆论反馈,辅助应急或决策响应。
3、投资与金融情绪分析:
抓取财经论坛、Twitter、Reddit 等讨论,结合股市/币价数据,预测市场情绪走向。
4、媒体与内容运营:
分析话题热度、用户关注点与情绪分布,为选题策划、内容排期提供数据支持。
5、科研与教育:
用于社会科学、传播学领域的大规模舆情演化、语言情绪变化研究;课堂演示多 Agent 系统设计思路。

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