关于 Deepmiro
模拟数百个 AI Agent 以预测社区如何对事件和政策做出反应。上传任何文档(PDF、Markdown、文本),DeepMiro 生成多样化的 AI Agent 群体进行辩论、分享和形成观点 — 然后提供校准的预测报告。免费且开源
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
9收录的工具列表 · 更新于 3 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| prompt | string | 是 | 场景描述。例如:'加密货币 Twitter 会如何回应新的 ETH ETF 拒绝?' |
| preset | enum | 否 | 模拟预设:quick(10 个 Agent,20 轮)、standard(20/40)、deep(50/72)quick | standard | deep |
| agent_count | integer | 否 | 覆盖 Agent 数量 |
| rounds | integer | 否 | 覆盖模拟轮数 |
| platform | enum | 否 | 目标平台。默认值:bothtwitter | reddit | both |
| document_id | string | 否 | 已预上传文档的 ID(来自 upload_document 工具)。跳过文件上传,并使用服务端清理后的文本。 |
详细介绍
维护者还没有提供详细介绍,可以先查看代码仓库中的 README。
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支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。