在一回首间,才忽然发现,原来,我一生的种种努力,不过只为了周遭的人对我满意而已。为了搏得他人的称许与微笑,我战战兢兢地将自己套入所有的模式所有的桎梏。走到途中才忽然发现,我只剩下一副模糊的面目,和一条不能回头的路。——席慕蓉《独白》
BettaFish:人人可用的多Agent舆情分析AI助手!
在信息壁垒与舆情深度洞察越来越受重视的今天,一款能“打破信息茧房,还原舆情原貌,预测未来走向”的AI工具,是数据分析和情报工作者梦寐以求的利器。今天要为大家详细介绍——BettaFish,一个由@666ghj团队打造的多Agent舆情分析助手,它主打人人可用、零依赖框架,纯Python实现,开箱即用。
一、项目简介
- 项目地址:666ghj/BettaFish
- 一句话描述:“微羿:人人可用的多Agent舆情分析助手,打破信息茧房,还原舆情原貌,预测未来走向,辅助决策!”
- 主语言:Python3
- 许可协议:GPL v2.0
- Stars:13,644+
- Forks:2,334+
- 标签:
multi-agent-system,public-opinion-analysis,data-analysis,agent-framework,nlp,sentiment-analysis,llms,deep-search,deep-research
二、BettaFish有什么独特亮点?
1. 多Agent架构,智能分工
BettaFish围绕多Agent设计,将传统单一分析流程拆分成若干智能Agent,每个Agent负责某一环节,比如数据采集、文本处理、情绪判别、话题聚合、趋势预测等。每个Agent既能协作也能独立完成任务,极大提升分析深度和广度。
2. “微羿”理念,人人工具、零门槛
不同于企业级复杂系统,BettaFish主打“0依赖、0门槛”,所有人都可以轻松部署和使用,无需安装繁杂依赖、无需云服务或平台接入。这是原生Python架构的重要优势。
3. 打破信息茧房,复原舆情全貌
通过深度检索和多源数据融合,将主流网络、社交媒体、论坛等信息收集重组,帮助用户真正还原“舆情原貌”,避免算法过滤落入“认知偏见”。
4. 预测未来走向,辅助决策
不仅仅是分析过去或当前热点,BettaFish的智能Agent可综合历史数据、相关链条和趋势信号,辅助预测舆情走向,为个人、团队、企业、媒体等提供决策依据。
三、核心功能一览
- 多Agent协作机制,灵活扩展与自定义
- 舆情采集:支持各类数据源自定义采集与监控
- 文本分析与情感判别:内置多种NLP、情感分析算法
- 话题发现与聚合:自动抽取主流话题与关键词
- 趋势预测:基于深度学习及统计,预判舆情走势
- 可视化报告:快速生成分析结果图表与报表,便于分享交流
四、代码案例:快速搭建一个舆情分析Agent
假设你想对一组文本做情感聚合分析,可以如下使用BettaFish(伪代码):
1 | |
你还可以添加数据采集agent、预警agent等,实现全流程自动化。
五、应用场景举例
- 舆情监控:政府、企事业单位实时洞察社会/行业动态
- 品牌与公关:品牌形象维护,热门事件危机预警
- 学术研究:社会网络分析、信息传播建模
- 媒体与自媒体:话题热度追踪、内容策划辅助
- 市场与产品:消费动态捕捉,用户反馈整理
六、社区与未来发展
- 支持Discussions和Issue,用户可反馈问题、提需求
- 活跃的开源生态,不断有新Agent、分析算法加入
- 未来关注自动化Agent编排、算法升级、全流程可视化
七、总结
BettaFish用“微羿Agent”把AI舆情分析带给每一个普通人和团队。无需繁琐配置,开箱即用,打破信息壁垒,带来“人人有AI”的数据洞察体验。如果你在舆情、数据分析、智能决策、NLP等领域,有需求或兴趣,强烈建议收藏和试试!