如何10分钟部署MiroFish-OfflineDocker Compose一键启动Neo4jOllama本地仿真平台【免费下载链接】MiroFish-OfflineOffline multi-agent simulation prediction engine. English fork of MiroFish with Neo4j Ollama local stack.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiroFish-OfflineMiroFish-Offline是一款完全离线运行的多智能体仿真预测引擎Multi-Agent Simulation Engine。通过Docker Compose一条命令即可在你自己的电脑上一键拉起Neo4j 图数据库 Ollama 本地大模型组成的仿真平台全程无需任何云端 API、无需密钥。本文带你用约 10 分钟完成部署并跑通第一份本地多智能体推演。 一、MiroFish-Offline 能做什么MiroFish-Offline 是开源项目 MiroFish 的全本地英文分支。它的核心玩法是上传任意文档新闻稿、政策草案、财报、小说自动提取人物、公司、事件等实体构建知识图谱存入 Neo4j生成数百个拥有独立人格的AI Agent让它们在模拟社交平台中发帖、争论、转变观点实时追踪情绪演化、话题传播与影响力变化并产出分析报告与原版最大的区别在于「零云端依赖」原版 MiroFishMiroFish-Offline中文界面英文界面1000 字符串翻译Zep Cloud 知识图谱Neo4j Community 5.15DashScope / OpenAI APIOllama 本地模型云端 Embeddingnomic-embed-text 本地向量化需要云 API Key零云端依赖 二、部署前准备环境与硬件要求2.1 软件依赖Docker 路线推荐你只需要安装两样东西DockerDocker ComposeDocker Desktop 已自带如果你不想用 Docker也可以走手动路线Python 3.11、Node.js 18、独立安装 Neo4j 与 Ollama但 Docker 是一键启动的最快路径本文以它为主。2.2 硬件要求本地跑大模型对硬件有要求建议先对号入座组件最低要求推荐配置内存 RAM16 GB32 GB显卡显存 VRAM10 GB14b 模型24 GB32b 模型磁盘 Disk20 GB50 GBCPU4 核8 核以上小显存/无显卡可以把默认模型换成更轻的qwen2.5:14b或qwen2.5:7b纯 CPU 模式也能跑只是推理更慢。 三、Docker Compose 一键部署步骤整个部署过程只有一条主命令跟着做即可。步骤 1克隆项目并进入目录git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiroFish-Offline.git cd MiroFish-Offline步骤 2复制配置文件项目根目录提供了现成的 .env.example先复制成.envcp .env.example .env.env里已经填好了指向本地 Ollama 和 Neo4j 的默认值一般无需改动。关键变量如下详细加载逻辑见 backend/app/config.py# LLM —— 指向本地 OllamaOpenAI 兼容格式 LLM_API_KEYollama LLM_BASE_URLhttp://localhost:11434/v1 LLM_MODEL_NAMEqwen2.5:32b # Neo4j NEO4J_URIbolt://localhost:7687 NEO4J_USERneo4j NEO4J_PASSWORDmirofish # 向量化 EMBEDDING_MODELnomic-embed-text EMBEDDING_BASE_URLhttp://localhost:11434⚠️Docker 模式提示当所有服务都跑在容器里时后端容器要用服务名而非localhost互相访问。.env.example末尾已准备好这段覆盖配置Docker 部署时取消注释即可# LLM_BASE_URLhttp://ollama:11434/v1 # NEO4J_URIbolt://neo4j:7687 # EMBEDDING_BASE_URLhttp://ollama:11434 # OPENAI_API_BASE_URLhttp://ollama:11434/v1步骤 3一条命令启动全部服务docker compose up -d这条命令会同时拉起三个容器编排定义见 docker-compose.yml服务容器名端口作用mirofishmirofish-offline3000 / 5001前端 后端主应用neo4jmirofish-neo4j7474 / 7687图数据库5.18-communityollamamirofish-ollama11434本地大模型运行时含 GPU 加速docker compose里还做了两件贴心事Neo4j 带健康检查service_healthy只有 Neo4j 就绪后主应用才会启动Ollama 已预配置nvidiaGPU 资源预留有显卡会自动加速。步骤 4拉取本地大模型模型体积较大首次需要手动拉进 Ollama 容器# 主 LLM32b显存足则选它否则换 14b / 7b docker exec mirofish-ollama ollama pull qwen2.5:32b # 向量化模型768 维 docker exec mirofish-ollama ollama pull nomic-embed-text 模型下载可能需要几分钟到十几分钟取决于网速。可以打开http://localhost:11434查看 Ollama 的拉取进度。✅ 四、验证部署是否成功全部就绪后打开浏览器访问http://localhost:3000如果看到 MiroFish Offline 的英文主页「Upload Any Document, Predict What Happens Next」说明部署成功 各端口访问入口速查前端界面http://localhost:3000后端 APIhttp://localhost:5001Neo4j Browser查图谱http://localhost:7474账号neo4j/ 密码mirofishOllama 服务http://localhost:11434 后端入口逻辑见 backend/run.py前端构建由根目录 Dockerfile 的npm run dev同时拉起前后端。 五、跑通第一份推演核心功能速览部署完成后整个平台是「上传即推演」的五步工作流你只需照着界面走Graph Build图构建— 从文档抽取实体与关系建知识图谱Env Setup环境搭建— 生成数百个带独立人格的 AgentSimulation仿真— Agent 在模拟社交平台互动、情绪演化Report报告— ReportAgent 分析环境、访谈焦点小组、检索图谱证据产出结构化报告Interaction交互— 直接和任意 Agent 对话追问它为何发那条帖一个有趣的创意玩法有人把一部结局遗失的中国古典小说丢进平台让 AI Agent 自己写出了一版情节自洽的续写结局——本地多智能体仿真完全可以用于这类实验。❓ 六、常见问题FAQQ1端口冲突怎么办在 docker-compose.yml 中修改对应服务的ports映射如把3000:3000改成3001:3000再重新docker compose up -d。Q2没有显卡能跑吗可以。把.env里的LLM_MODEL_NAME改为qwen2.5:14b或qwen2.5:7b纯 CPU 推理更慢但功能完整。Q3想换用其他大模型Claude / GPT平台走的是OpenAI 兼容接口只要在.env里改LLM_BASE_URL和LLM_API_KEY即可切换到任意兼容服务见 README.md Configuration 章节。Q4想彻底重置数据docker compose down -v # -v 会清掉 Neo4j/Ollama 的数据卷 docker compose up -d 七、写在最后MiroFish-Offline 用一条docker compose up -d就让你在本地拥有一台完全离线的多智能体仿真引擎知识图谱落在 Neo4j、大模型跑在 Ollama数据不出机器安全可控。部署好之后不妨先从一份短文档开始体验「上传 → 建图 → 仿真 → 出报告」的完整闭环。祝你玩得开心 相关配置文件速查服务编排docker-compose.yml容器构建Dockerfile配置模板.env.example配置加载逻辑backend/app/config.py后端入口backend/run.py项目说明README.md【免费下载链接】MiroFish-OfflineOffline multi-agent simulation prediction engine. English fork of MiroFish with Neo4j Ollama local stack.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiroFish-Offline创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考