前两天看到一条新闻，某某品牌产品又翻车，话题发酵很快。某博上有一套说法，某书上又是另一套，某音评论区更是相当精彩。
作为一个吃瓜群众，面对这种五花八门的信息，我根本无法判断事情真实性。想真正了解事情本相，光靠人工去筛选信息并分析肯定不太现实。
正好这两天在 GitHub 上看到一个开源项目火得不行，连续两天霸占热榜第一，短短时间内狂揽了 14,000+ Star。
这就是多 Agent舆情分析助手：BettaFish，中文名 “微舆”，谐音叫 “微鱼”，开发者说 BettaFish 是一种体型很小但特别能打的观赏鱼，象征 “小而强大”。
微舆 – 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！
有了此工具，我们只需像聊天一样跟它提需求，比如说 “分析一下最近关于某品牌发生的某某事件”。
它就开始自动从微博、小红书、抖音等社交平台抓取用户评论进行分析，最终整理生成一份专业报告，甚至还能预测话题趋势。
多个 Agent 开论坛辩论，比单个 AI 靠谱
传统的事件分析，我们经常都是通过关键词进行搜索相关内容，或者直接询问 AI 助手。
但 BettaFish 的处理逻辑不太一样，它内置了 4 个专业 Agent 进行分工合作：
Insight Agent（数据分析），负责从数据库里提炼关键词和热度趋势。
Media Agent（外勤跑腿），负责到微博、抖音、小红书等平台收集内容，还能观看视频信息。
Query Agent（信息整理），负责追踪事件源头，对比不同平台的说法差异。
Report Agent（资深主编）：负责把所有信息整合成一份完整报告。
这四个 Agent 搜集完资料后，会通过 Agent Forum 互相讨论、质疑、补充观点，最终形成一份完整的分析报告。
全平台抓取，连短视频都不放过
当然了，要想得到一份专业准确全面的分析报告，还少不了信息收集，那不得不说下 BettaFish 强大的数据抓取能力。
支持微博、小红书、抖音、快手等常见社交平台，可以自动收集热点内容。
不光抓帖子本身，连底下的评论也一并收集，这样能看到更真实的讨论内容。
除此之外，更厉害的是它的多模态解析能力，像收集到的抖音、快手这些短视频内容，它也能看懂。
甚至连搜索引擎结果页面里那些天气卡片、股票信息卡片之类的结构化数据都能提取出来。
像聊天一样提需求，自动生成分析报告
下面跟大家快速上手体验一下，项目提供了详细的教程，主要有以下三步：
1、创建 conda 环境并安装依赖：
# 创建conda环境
conda create -n your_conda_name python=3.11
conda activate your_conda_name# 基础依赖安装
pip install -r requirements.txt# uv版本命令（更快速安装）
uv pip install -r requirements.txt
# 如果不想使用本地情感分析模型（算力需求很小，默认安装cpu版本），可以将该文件中的“机器学习”部分注释掉再执行指令
2、接着，复制一份 config.py.example 文件，命名为 config.py，填上相关信息，文件里有详细的介绍说明：
# LLM配置
# 可以更改每个部分LLM使用的API，只要兼容OpenAI请求格式都可以
# Insight Agent
INSIGHT_ENGINE_API_KEY =”your_api_key”
INSIGHT_ENGINE_BASE_URL =”https://api.moonshot.cn/v1″
INSIGHT_ENGINE_MODEL_NAME =”kimi-k2-0711-preview”
# Media Agent
…
3、配置好相关 API Key 之后，再执行以下命令启动应用：
# 在项目根目录下，激活conda环境
conda activate your_conda_name
# 启动主应用即可
python app.py
成功之后，在浏览器上访问 http://localhost:5000 地址则可以开始使用。
只需要在输入框内，输入想要分析的内容，比如说发送 “帮我分析一下关于 xxx 讨论”。
它便开始工作，一边搜索一边分析，我们只需要喝杯咖啡等一会，就能得到一份 HTML 格式的详细报告。
报告里还会包含话题热度分析、情绪趋势、热点评论等等内容，甚至还帮我们预测接下来的讨论走向。
总的来说，这个工具的核心在于通过多 Agent 协同和论坛式思维碰撞方式，把海量信息转化成可以理解、可以信赖的分析参考。
当然它也有一些使用门槛，比如某些社交平台的数据获取可能不太容易，而且分析效果很大程度上取决于我们配置的 LLM模型质量。
但不得不说确实是一个值得学习的开源项目，大家有需求的话可以试试，说不定真能帮到你。
GitHub 项目地址：https://github.com/666ghj/BettaFish
代码下载：
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