导读： GitHub热门项目分享：「微舆（Weiyu）」v1.0，以多智能体协作为核心，能实时监控微博、小红书、抖音、快手等主流平台，结合图文视频等多模态内容，可自动分析并生成报告。

在社交媒体的浪潮中，舆论风向的变化往往只需一条热搜、一段视频。「微舆」想要解决的，正是如何在这场信息洪流中，用更智能的方式抓住重点、看清真相。

从“单一监控”到“多智能体协作”：

不同于传统的舆情监测系统，「微舆」采用了自主设计的多智能体（Agent）架构，让不同功能模块像一支分工明确的团队协同作业。 其中包括：

• Insight Agent：深入私有数据库，挖掘深层规律。
• Media Agent：负责图文、短视频等多模态内容解析。
• Query Agent：支持国内外网页精准搜索。
• Report Agent：根据分析结果生成多轮专业报告。
• Forum Engine：让多个智能体通过“论坛机制”讨论、辩论，输出更全面的洞察。

这一协作机制让「微舆」不只是“抓数据”，而是能“理解”舆情背后的语境与情绪。

六个核心亮点：

1. 全域监控：AI爬虫全天候运行，覆盖10+主流社交平台，实时捕捉热点话题与评论。
2. 复合分析引擎：融合微调模型与统计模型，确保结果更准确、更具多维度。
3. 多模态能力：不仅能读懂文字，还能深度解析短视频、图片等复杂内容。
4. 智能协作机制：不同Agent的“思维碰撞”让分析更立体。
5. 数据融合：可同时分析公开舆情与企业内部数据库，实现“外部趋势+内部洞察”的整合分析。
6. 轻量高扩展：纯Python模块化设计，一键部署，便于企业定制化开发。

「微舆」基于 Flask + Streamlit 框架构建，数据库采用 MySQL + Redis，支持异步高并发处理。 系统同时接入 DeepSeek、OpenAI、Kimi、Gemini 等AI服务，并整合 Tavily、博查 搜索API，实现跨平台信息聚合。 其核心模块 MindSpider 爬虫系统 可进行热点识别、多平台数据采集及可视化展示。

在情感分析方面，「微舆」集合了包括 BERT 微调模型、Qwen 多语言模型 在内的多种方案，能精准分析微博等平台的情绪变化。

「微舆」v1.0 以 GPL-2.0 许可证 开源，代码结构清晰，适合二次开发。该团队计划后续加入 舆情预测功能，利用时序模型和图神经网络实现趋势预判，并扩展至更多社交平台。

项目目前已在 GitHub 开源，开发者可直接下载运行。官方还提供免费云数据库服务，方便进行测试与研究。

GitHub链接：https://github.com/666ghj/BettaFish?tab=readme-ov-file