"Mientras tú sigues recopilando información manualmente, su equipo de IA te ha entregado un informe en profundidad de 25 páginas".
La semana pasada, la Hotlist de GitHub mató de repente a un tapado: una organización llamada BettaFish（El proyecto de código abierto "Micro Opinion" (nombre chino "微舆"), que ha reunido más de 4.000 estrellas en 24 horas, se ha aupado al primer puesto de la Hot List.
Lo más sorprendente es que el autor de este analizador de opinión pública basado en IA es sólo un estudiante universitario de 20 años. Al principio, no era más que un trabajo de curso corriente, pero ahora se ha convertido en carne y hueso a los ojos de innumerables empresas e instituciones de investigación.
Hoy, vamos a adentrarnos en este asistente de opinión multiagente, que se sabe al alcance de todos, y a ver cómo redefine el asunto de la recopilación de información con IA.
🐟 ¿Qué es la microopinión? De los cursos a las ventanas emergentes de GitHub
"Micro Opinión" (BettaFish) es unInnovador sistema multiinteligencia de análisis de la opinión públicaEl nombre procede de "Fighting Fish", un pez ornamental pequeño pero poderoso, que simboliza "pequeño pero poderoso, sin miedo a los retos".
Su principal competencia es sencilla, pero subversiva:
Todo lo que tiene que hacer es solicitar un análisis como el del chat, y el sistema automatizará por completo el análisis de más de 30 de los principales medios sociales nacionales y extranjeros con millones de comentarios, y le entregará un informe de investigación de calidad profesional.
Por ejemplo, una directiva como ésta:
"Un análisis exhaustivo de la reciente opinión pública en línea de la Universidad de Wuhan, incluidos los cambios en el volumen de voz, los perfiles de los usuarios, los puntos de riesgo y las oportunidades"
En pocos minutos, le dará unaCapítulo 8, versículo 25El informe analiza en profundidad:
- Tendencias de la voz de marca y acontecimientos clave
- Distribución y perfil del sentimiento de los usuarios
- Advertencia de riesgo para la opinión pública
- Aprovechamiento de oportunidades de marca
- Análisis comparativo multiplataforma
- Seguimiento de la ruta de difusión
- Previsiones y sugerencias de la opinión pública
- Gráficos de datos del apéndice
¿Qué clase de herramienta es ésta? Es como tener un equipo de inteligencia artificial asignado a ti las 24 horas del día.
Tecnología 🤖 Revelada: 5 agentes, un equipo de expertos en IA.
El núcleo de las microopiniones no es un único gran modelo, sino laSistema colaborativo compuesto por múltiples Agentes especializadosAdemás del flujo de trabajo de un equipo de expertos, se simula el flujo de trabajo de un equipo de expertos por el hecho de que cada uno tiene su propio papel y debate con los demás.
1️⃣ Agente de consulta: Especialista en búsqueda de amplitud
- Seguimiento 7×24 de más de 30 medios de comunicación nacionales e internacionales
- Captar contenidos calientes y captar el mensaje central
- Llegar a Weibo, Xiaohongshu, Jieyin, Twitter, Facebook y otras plataformas
2️⃣ Media Agent: un solucionador multimodal
- Capacidad para mirar imágenes, escuchar audio y comprender contenidos breves de vídeo.
- Reconocer contenidos visuales de plataformas como Shake y Shuffle
- Extraer de los motores de búsqueda información estructurada como el tiempo, las acciones, etc.
3️⃣ Agente Insight: Deep Digger
- Especializada en bases de datos privadas, analiza millones de reseñas
- Integración de múltiples modelos de análisis de sentimientos (BERT, Qwen3, multilingüe)
- Identificar emociones, actitudes y riesgos potenciales ocultos
4️⃣ Agente de informes: Reporting Guru
- Selección dinámica de la mejor plantilla de informe
- Generación automática de informes gráficos HTML
- Admite una gran variedad de escenarios, como marcas comerciales y actos públicos
5️⃣ Facilitador del Foro: Catalizador de la colisión de ideas
- Diseño más innovador: simulacros de debates entre expertos
- Diferentes Agentes presentan ideas y el moderador dirige el debate
- Evitar las limitaciones del pensamiento monomodelo y llegar a conclusiones más completas
El error que suelen cometer las herramientas tradicionales de IA es que una persona piensa y un grupo de personas asiente. Y la microopinión hace que la IA realmente discuta, colisione y se ponga de acuerdo como los expertos humanos.
⚡ Seis ventajas fundamentales: por qué es la sensación de la noche a la mañana
✅ 1. Vigilancia total, más de lo que parece
El clúster de rastreo de IA funciona 24 horas al día, 7 días a la semana, no sólo rastreando contenidos calientes, sino tambiénAnálisis en profundidad de los comentarios masivos de los usuariosPermite escuchar la gama más amplia y auténtica de voces públicas y rompe el "capullo informativo".
✅ 2. Análisis compuestos más allá del LLM
En lugar de basarse únicamente en el LLM, las microopiniones incorporan laModelos de ajuste + Modelos estadísticos + Colaboración multiagenteEl análisis de los resultados del estudio se llevará a cabo de manera que se garantice tanto la profundidad como la precisión de los resultados.
✅ 3. Verdadera capacidad multimodal
Superar las limitaciones del texto sin formato y poderAnálisis sintáctico de vídeos cortos, imágenes y tarjetas de datos estructuradoscapta plenamente la dinámica de la opinión pública. Ha visto 1.000 vídeos de Jitterbug cuando otros aún están leyendo comentarios de texto.
✅ 4. Mecanismo de debate tipo foro
Los distintos Agentes reciben una mentalidad única, que se encadena a través de un mecanismo de "foro". Esto hace que los resultados no sean unilaterales, sino más bienConsenso tras múltiples validaciones y debates.
✅ 5. Integración perfecta de datos públicos y privados
No sólo analiza la opinión pública, sino que también proporciona una interfaz de alta seguridad para apoyar laInterfaz con bases de datos operativas internasSe salvan las barreras de datos para lograr análisis en profundidad de "tendencias externas + insights internos". Abrir las barreras de datos para lograr análisis en profundidad de "tendencias externas + insights internos".
✅ 6. Ligero y fácilmente escalable
Basada en un diseño modular puramente Python, la implementación de la aplicaciónDespliegue en un clic. El código está claramente estructurado y los desarrolladores pueden personalizarlo fácilmente para convertirlo en un sistema de análisis financiero, una herramienta de seguimiento del mercado y mucho más.
📊 Probado: de las instrucciones a un informe de 25 páginas en el tiempo que se tarda en tomar un café.
Veamos un caso real: ¿cuál es el proceso completo de análisis, tomando como ejemplo la opinión pública de la Universidad de Wuhan?
📌 Paso 1: Preguntas de los usuarios
Introdúzcalo en el sistema:
"Un análisis exhaustivo de la situación reciente de la opinión pública en línea de la Universidad de Wuhan, incluidos los cambios en el volumen de voz, los perfiles de los usuarios, los puntos de riesgo y las oportunidades"
📌 Paso 2: Los tres Agentes se lanzan en paralelo
- Query Agent inicia una búsqueda amplia: Weibo, Zhihu, Jieyin, Xiaohongshu...
- Media Agent analiza contenidos multimodales: fotos del campus, vídeos cortos, gráficos
- Insight Agent extrae datos históricos: sentimiento de los comentarios, evolución de los temas
📌 Paso 3: Debate en el foro
Los agentes presentan conclusiones preliminares:
- Agente de consulta: "Aumentos del volumen sonoro 300% durante la temporada de floración de los cerezos en la Universidad de Wudan"
- Agente de prensa: "El análisis de imágenes muestra que la nostalgia de los antiguos alumnos explica el 65%"
- Agente Insight: "Los comentarios negativos se centraron en el sistema de reserva de billetes"
📌 Paso 4: Generación de informes
Report Agent integra toda la información, selecciona automáticamente la plantilla de "Análisis de la opinión pública de las universidades" y genera un informe exhaustivo con 8 capítulos y 25 secciones, que incluye más de 30 gráficos de datos.
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Todo.No requiere intervención manualEs como tener un equipo profesional de estudios de mercado de guardia las 24 horas del día.
🚀 Imprescindible para techies: ¿cómo desplegar tu propio equipo de análisis de opinión?
La colocación de una microcorona es más fácil de lo esperado, incluso para los principiantes.
entorno base
- Sistema operativo: Windows/Linux/MacOS
- Python 3.9+
- MÁS DE 2 GB DE RAM
- Base de datos MySQL (servicio en la nube opcional)
Despliegue rápido en tres pasos
# 1. Crear el entorno
conda create -n weiyu python=3.11
conda activar weiyu
# 2. Instala las dependencias
pip install -r requisitos.txt
playwright install chromium # install controlador del navegador
# 3. Configurar la clave API
cp .env.example .env # introduce tu clave API
# 4. Iniciar el sistema
python app.pyentrevistas http://localhost:5000su equipo de análisis de opinión de IA está en marcha.
💡 Consejo: El proyecto proporciona una detalladaGuía de implantaciónTambién admite el uso directo de servicios de bases de datos en la nube (que contienen más de 100.000 datos de opinión reales).
🌟 De los deberes a la lista caliente: la historia de código abierto de un universitario
El autor del proyecto, en principio estudiante de informática general, siguió este semestre un curso sobre análisis de big data.
"En aquel momento, mi profesor me asignó un trabajo de análisis de la opinión pública y pensé: ¿por qué no dejar que la IA lo haga por mí?".
Desde los humildes comienzos de un script de rastreo hasta un sistema de colaboración multiagente, pasando por el puesto número 1 de la Hotlist de GitHub, el autor tardó menos de 3 meses.
Hoy, con este proyecto, ha recibido ofertas de prácticas de varias empresas tecnológicas e incluso se han puesto en contacto con él inversores para explorar posibilidades de comercialización.
🔮 El futuro es más que una opinión
La versión actual de Micro Opinion ya ha implementado Input→Analysis, pero la ambición del equipo va más allá:
El siguiente paso es que implementen verdaderas funciones predictivas.
Basándose en los datos de calentamiento de temas acumulados durante mucho tiempo en toda la web, el equipo planea integrar laModelos temporales, redes neuronales gráficas, fusión multimodaly otras tecnologías para hacerlo realidad:
- Tema Predicción del calor
- Advertencia sobre el punto de inflexión de la opinión pública
- Modelización de la difusión del riesgo
- Identificación de ventanas de oportunidad
"Empieza con la opinión, pero va más allá de la opinión". El documento del proyecto dice: "El objetivo de Micro Opinion es convertirse en un motor de análisis de datos conciso y universal que impulse todos los escenarios empresariales."
👉 Dirección del proyecto
https://github.com/666ghj/BettaFish