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你是否曾想过，只需像聊天一样提出需求，就能自动获取30+主流社交平台的千万条评论，生成一份包含情感倾向、趋势预测的深度分析报告？今天要给大家推荐的开源项目——BettaFish，正在用技术实现这个看似科幻的场景。
一、小而强的"斗鱼"：不止于舆情的分析引擎
BettaFish（斗鱼）这个名字颇有深意——小体型却充满战斗力，正如这个项目的定位：轻量却强大的多agent舆情分析系统。它的核心能力远超传统舆情工具：
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• 全平台覆盖：24小时不间断监控微博、小红书、抖音、快手等10+国内外社交平台，从热点内容到用户评论一网打尽 -
• AI驱动分析：通过情感分析模型自动识别公众态度，还原真实舆论倾向，甚至能预测未来趋势 -
• 零门槛操作：无需复杂配置，用户只需用自然语言描述需求（比如"分析武汉大学近期品牌声誉"），系统会自动调度agent完成爬取、分析、报告生成全流程
最让人惊喜的是，它不止局限于舆情场景。正如开发者所说："修改Agent工具集的API参数和提示词，就能摇身一变成为金融市场分析系统"。这种灵活性让它在多行业都能发光发热。
二、技术栈拆解：从爬虫到情感分析的全链路能力
BettaFish的强大源于其模块化的技术设计，值得技术爱好者深入研究：
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1. 多平台爬虫集群（MediaCrawler）
支持小红书、抖音、微博等7大平台的公开数据采集 -
2. 情感分析模型
基于微博2018年公开数据集训练，能精准识别文本情感倾向。从数据样本来看，模型不仅处理纯文字内容，还能解析包含话题标签、视频链接的复杂文本。 -
3. 多agent协作框架
不同功能的agent各司其职：爬取agent负责数据采集，分析agent处理情感计算，报告agent生成可视化结果，形成高效闭环。 -
三、上手体验：从案例看真实能力
项目提供了"武汉大学品牌声誉分析"的完整案例，包括：
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• 系统生成的HTML格式深度报告 -
• B站演示视频（含实时爬取、分析过程）
从案例中可以看到，系统不仅能统计正面/负面评论占比，还能挖掘隐藏的舆论焦点，比如"校园环境""学术氛围"等关键词的提及频率，为决策提供实打实的依据。
如果你是数据分析师、产品经理，或是对AI多agent系统感兴趣的技术人，BettaFish绝对值得加入收藏夹。毕竟，能把复杂的数据洞察变成"聊天式操作"的工具，真的不多见。
（注：项目声明仅用于技术研究与学习，使用时请遵守各平台数据规范）
项目地址：
https://github.com/666ghj/BettaFish
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