MiroFish本地部署（最简可跑版）
技术分享
2026-03-27 13:51
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不用复杂配置，不用专业技术背景，只要有16GB以上内存的电脑，跟着步骤走，10分钟就能跑起来，适合毕业设计、课堂展示、个人演示。
- Python 3.11+（低于这个版本会出现依赖兼容问题）；
- 电脑内存≥16GB（本地跑轻量版，内存不够会卡顿、闪退）。
打开电脑终端（Windows用CMD，Mac用终端），依次输入以下命令，每输完一行按回车：
git clone https://github.com/your-repo/MiroFish.git
cd MiroFish
pip install -r requirements.txt
避坑提醒：如果出现“安装失败”，大概率是Python版本不对，或网络问题，换国内镜像源（比如阿里云、清华源）再试。
MiroFish核心依赖通义千问的推理能力，需要配置API Key才能正常运行，步骤如下：
- 在MiroFish文件夹中，新建一个名为「.env」的文件（注意前面有个点，无后缀）；
- 打开.env文件，填入以下内容，替换成自己的API Key：
DASHSCOPE_API_KEY=你的通义千问APIKey
ZEP_API_KEY=可选（长期记忆功能，不用可留空）
- 点击「构建世界」，等待系统自动生成智能体和社会关系；
- 耐心等待几分钟，就能查看生成的预测报告和趋势图啦。
很多新手部署时会踩坑，整理了4个最常见的问题，直接对照解决，不用查百度：
解决方法：降低智能体数量，从默认的1000个改成100-200个；同时关闭长期记忆模块（.env文件中ZEPAPIKEY留空即可），能大幅节省内存。
解决方法：两种选择——① 换用本地小模型（如Qwen-7B），无需API Key；② 切换为OpenAI、Claude接口，在.env文件中修改对应配置即可。
解决方法：清除浏览器缓存，重新启动项目；如果还是不行，确认Node.js、Vue是否构建正常，重新安装前端依赖即可。
解决方法：减少并发智能体数量，同时缩短仿真步数（在项目配置文件中修改，新手默认即可，不用过度调整）。
文章来源：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1860011388392874962
