微舆 BettaFish – 7×24小时监控微博、某红书、某音等30+主流平台

BettaFish 微舆是一款免费开源的舆情分析工具，支持破除信息茧房，还原舆情原貌，同时还能预测未来走向，只需要向它提出分析需求，系统就会自动完成全网舆情的采集和深度分析。Agent 智能体开始全自动分析国内外30+主流社媒与数百万条大众评论。

查看系统以“武汉大学舆情”为例，生成的研究报告：武汉大学品牌声誉深度分析报告

始于舆情，而不止于舆情。“微舆”的目标，是成为驱动一切业务场景的简洁通用的数据分析引擎，举个例子. 你只需简单修改Agent工具集的api参数与prompt，就可以把他变成一个金融领域的市场分析系统。附一个比较活跃的L站项目讨论帖：https://linux.do/t/topic/1009280

J.Cling 推荐拓展：

主要功能特点

🤖 多智能体协作架构

Insight Agent: 私有数据库挖掘，深度分析AI代理
Media Agent: 多模态内容分析，具备强大多模态能力的AI代理
Query Agent: 精准信息搜索，具备国内外网页搜索能力的AI代理
Report Agent: 智能报告生成，内置模板的多轮报告生成AI代理
Forum Engine: Agent”论坛”协作机制，实现链式思维碰撞与辩论

🚀 六大核心优势

AI驱动的全域监控
- AI爬虫集群7×24小时不间断作业
- 全面覆盖微博、小红书、抖音、快手等10+国内外关键社媒
- 实时捕获热点内容，深度挖掘用户评论
超越LLM的复合分析引擎
- 5类专业Agent协同工作
- 融合微调模型、统计模型等中间件
- 多模型协同确保分析结果的深度、准度与多维视角
强大的多模态能力
- 突破图文限制，深度解析短视频内容
- 精准提取现代搜索引擎中的结构化多模态信息卡片
- 全面掌握舆情动态
Agent”论坛”协作机制
- 为不同Agent赋予独特的工具集与思维模式
- 通过”论坛”机制进行链式思维碰撞与辩论
- 避免单一模型思维局限，催生集体智能
公私域数据无缝融合
- 分析公开舆情数据
- 提供高安全性接口支持内部业务数据库集成
- 打通数据壁垒，提供”外部趋势+内部洞察”分析能力
轻量化与高扩展性框架
- 基于纯Python模块化设计
- 轻量化、一键式部署
- 代码结构清晰，支持自定义模型与业务逻辑集成

官方使用说明

不仅仅体现在报告质量上，相比同类产品，我们拥有🚀六大优势：

AI驱动的全域监控：AI爬虫集群7×24小时不间断作业，全面覆盖微博、小红书、抖音、快手等10+国内外关键社媒。不仅实时捕获热点内容，更能下钻至海量用户评论，让您听到最真实、最广泛的大众声音。
超越LLM的复合分析引擎：我们不仅依赖设计的5类专业Agent，更融合了微调模型、统计模型等中间件。通过多模型协同工作，确保了分析结果的深度、准度与多维视角。
强大的多模态能力：突破图文限制，能深度解析抖音、快手等短视频内容，并精准提取现代搜索引擎中的天气、日历、股票等结构化多模态信息卡片，让您全面掌握舆情动态。
Agent“论坛”协作机制：为不同Agent赋予独特的工具集与思维模式，引入辩论主持人模型，通过“论坛”机制进行链式思维碰撞与辩论。这不仅避免了单一模型的思维局限与交流导致的同质化，更催生出更高质量的集体智能与决策支持。
公私域数据无缝融合：平台不仅分析公开舆情，还提供高安全性的接口，支持您将内部业务数据库与舆情数据无缝集成。打通数据壁垒，为垂直业务提供“外部趋势+内部洞察”的强大分析能力。
轻量化与高扩展性框架：基于纯Python模块化设计，实现轻量化、一键式部署。代码结构清晰，开发者可轻松集成自定义模型与业务逻辑，实现平台的快速扩展与深度定制。

使用场景

社会公共热点事件分析: 快速响应突发事件舆情
商业品牌舆情监测: 实时监控品牌声誉变化
学术研究: 提供数据驱动的舆情分析工具
企业决策支持: 基于舆情数据的商业洞察

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