BettaFish
活跃·★ 42.5k·GPL-2.0·更新于 2026-10-16
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BettaFish（微舆）是一个从零实现的多智能体舆情分析系统。你用自然语言提出分析需求，智能体就会在国内外主流社交媒体上自动完成整个流程（README 提到 30 多个平台和数百万条评论），最终生成报告。作者的示例是一份针对某所大学的完整声誉分析报告。
系统由多个专门的智能体组成：负责网页搜索的 Query 智能体、处理短视频等多模态内容的 Media 智能体、挖掘私有舆情数据库的 Insight 智能体，以及基于模板分多轮生成报告的 Report 智能体。智能体通过带主持人模型的"论坛"机制协作，使它们可以辩论而不是趋同于单一观点，平台也可以把公开数据与你自己的业务数据库结合。它是纯 Python 的模块化实现，可用 Docker 或源码启动，通过根目录的 .env 文件配置；源码方式还需要 Playwright 浏览器，以及可选的 PDF 导出系统依赖。许可证为 GPL-2.0，README 为中文并附英文版本。
#多智能体系统#舆情分析#人工智能#数据分析#Python
01
功能特性
01AI驱动的24/7全域社交媒体监控与深度评论分析。
02融合专业智能体、微调模型与统计模型的复合分析引擎。
03强大的多模态能力，支持短视频分析及搜索引擎结构化数据提取。
04智能体“论坛”协作机制，通过辩论主持人模型激发集体智能。
05公私域数据无缝融合，提供外部趋势与内部洞察。
02
为什么选择它
+覆盖从数据采集、分析到生成报告的完整流程，由一句自然语言问题驱动。
+多个专门的智能体（搜索、多模态、私有数据、报告）通过带辩论主持人的论坛协作。
+可以通过安全接口把舆情数据与你自己的业务数据库结合。
+纯 Python、模块化，提供 Docker 快速启动，代码结构清晰，便于接入自定义模型或工具。
03
权衡点
!需要 LLM API 以及数据库配置，源码安装还要 Playwright 浏览器驱动，部署并不简单。
!采用 GPL-2.0 许可证，对衍生或商业使用有传染性要求。
!大规模社交媒体抓取依赖各平台的访问权限和条款，README 正文为中文。
04
维护状况检查
活跃检查日期: 2026-10-26
- 最近提交
- 2026-10-01
- 近 90 天提交数
- 15
- 近 90 天发布数
- 0
- 最新发布
- v3.0.0 (2025-12-23)
- 未关闭 issue
- 7
- 近期 issue 至少有一条评论的比例
- 11/15
近 12 周每周提交数
最早的一周在左边，最近 4 周为橙色。数据来源：GitHub 提交统计。
状态规则：GitHub 上已归档 = 已归档；最近提交在 90 天内 = 活跃；91 到 365 天 = 放缓；更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。
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issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。
05
兼容性
OpenAI API Compatible LLMs
原生支持
已通过文档验证
PostgreSQL
支持
已通过文档验证
MySQL
支持
已通过文档验证
Docker
原生支持
已通过文档验证
Python
支持
已通过文档验证
06
快速开始
1
$ docker compose up -d
07
使用场景
↳社交媒体平台全方位舆情监控与情感分析。
↳针对组织的深度品牌声誉分析与管理。
↳为包括市场分析在内的各种业务场景提供数据驱动的决策支持。
08
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