From Campus to Capital: BUPT Senior Secures 30 Million Investment in 10 Days

比推Publicado a 2026-03-16Actualizado a 2026-03-16

Resumen

Based on the provided text, here is the English summary: Guo Hangjiang, a 20-year-old senior student at Beijing University of Posts and Telecommunications, developed an AI engine called MiroFish in just 10 days. The project, which generates thousands of unique digital agents with distinct personalities, memories, and behaviors to simulate and predict outcomes in virtual worlds, quickly gained massive attention. It topped GitHub's global trending chart, amassing over 22,000 stars. His work caught the eye of Chinese billionaire Chen Tianqiao, former founder of Shanda Group and an advocate of the "super individual" theory. Impressed by a simple demo video, Chen committed 30 million RMB (approximately $4.1 million USD) to incubate the project, transforming Guo from an intern into a CEO overnight. MiroFish's core functionality involves processing a document (e.g., news, policy draft, novel) to extract entities and relationships into a knowledge graph using GraphRAG. It then spawns autonomous AI agents that can form groups, develop opinions, and exhibit herd mentality. A key feature is the "God's Perspective," allowing users to inject new variables (e.g., "Fed cuts rates by 50 basis points") and observe the simulated world recalibrate in real-time, enabling controlled experiments impossible in reality. The open-source framework, released under AGPL-3.0, utilizes the OASIS simulation engine, Zep Cloud for long-term memory, and is deployable via Docker. Demonstrated use cases inc...

Original: @k1rallik

Compiled: Big Pliers | PANews Lobster

Original Title: BUPT Senior Guo Hangjiang: 10 Days and an AI Engine Persuaded Billionaire Chen Tianqiao to Invest 30 Million


A Chinese developer built an AI engine capable of generating thousands of digital humans—each with unique personalities, memories, and behaviors—placing them into a virtual world, and observing them to predict the future.

This is MiroFish. It topped the global GitHub trending chart. The creator is 20 years old.

The Creator

His name is Guo Hangjiang, online alias "Baifu". A senior at Beijing University of Posts and Telecommunications. Codes in Python, obsessed with agent architecture and graph computing.

At the end of 2025, his first project—BettaFish (a multi-agent public opinion analyzer)—topped the GitHub trending chart, gaining 20,000 stars within a week.

That's when a Chinese billionaire took notice of him.

The Billionaire

Chen Tianqiao. Founder of Shanda Group. Once China's richest person. Built a gaming empire in the early 2000s, later retired successfully, moved to the US, and quietly transformed Shanda into a tech investment platform.

He has been promoting a theory he calls the "Super Individual"—in the AI era, one person can accomplish what used to require an entire company.

Guo Hangjiang is the living proof of this theory.

The 10-Day Development Journey

Chen Tianqiao invited Guo Hangjiang for an internship, giving him complete freedom. Here's what happened next:

Guo Hangjiang built MiroFish in 10 days using what he calls "Vibe coding"—fast, intuition-driven, without over-engineering.

On the night of completion, he recorded a simple demo video and sent it directly to Chen Tianqiao's desk. In less than 24 hours, Chen committed 30 million RMB (approx. $4.1 million USD) to incubate the project.

Guo Hangjiang went from intern to CEO overnight.

What It Actually Does

Here are MiroFish's core functions, concise and to the point:

You input a document—a news article, policy draft, financial report, even a novel. The system reads the content, extracts all entities and relationships into a knowledge graph via GraphRAG, then generates thousands of autonomous AI agents. Each agent has a unique backstory, personality type, social relationships, and behavioral logic.

The core feature: "God's Perspective".

You can inject new variables into the simulation at any time:

  • "The Fed suddenly cuts rates by 50 basis points"

  • "The CEO resigns"

  • "A competitor launches a new product"

Then observe in real-time how the entire digital world reorganizes. This is a controlled experiment impossible in reality.

Simulation Engine

The simulation runs on OASIS—an open-source framework developed by CAMEL-AI. The agents don't just "talk"; they form groups, produce opinion leaders, create herd effects, and change stances over time. Long-term memory is maintained via Zep Cloud.

Core feature: "God's Perspective". Inject new variables at any moment—interest rate hikes, CEO resignation, product launch—the whole world recalibrates in real-time.

This is a controlled experiment impossible in the real world.

Technical architecture:

  • Simulation Engine: OASIS (developed by CAMEL-AI)

  • Memory System: Zep Cloud (long-term agent memory)

  • Knowledge Graph: GraphRAG

  • Open Source License: AGPL-3.0 (fully open source)

  • Deployment: Docker Compose one-click deployment

This is not a toy, but a serious multi-agent simulation framework.

Real Demonstrations

Two demo cases have been shown:

First—They input the first 80 chapters of "Dream of the Red Chamber", a classic Chinese novel famous for its lost ending. MiroFish generated character agents with authentic personalities and relationships, ran the simulation, and produced multiple narrative branches predicting the missing ending.

Second—A Fed rate hike scenario. The system simulated the respective reactions of retail investors, institutional participants, and analysts, tracked convergence points of group sentiment, and mapped the complete trajectory of public opinion evolution.

Objective Evaluation

It's worth clarifying what this project is not:

MiroFish has not released any benchmarks comparing prediction results with real-world outcomes. The demos are showcases of the methodology, not proof of accuracy. Running thousands of agents implies massive LLM API costs. The agents' personalities inherit any biases present in the training data. And, no matter how complex and sophisticated, simulated humans are ultimately not real humans.

An objective positioning: It can reveal scenarios and dynamics you might have missed, but it cannot provide definitive answers.

Broader Significance

On March 7, 2026, MiroFish topped the global GitHub trending chart—surpassing projects from OpenAI, Google, and Microsoft. It gained 18,000 stars and 1,900 forks within days, currently exceeding 22,000 stars.

An undergraduate. Ten days of programming. A simulation engine that can build parallel digital societies from a single document.

Chen Tianqiao is betting not on this software, but on this theory: the era of the super individual has already begun, most just haven't realized it yet.

Open Source License: AGPL-3.0, supports one-click Docker deployment.

github.com/666ghj/MiroFish


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

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Bitpush TG Subscription: https://t.me/bitpush

Original link:https://www.bitpush.news/articles/7620006

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QWho is the creator of MiroFish and what is his background?

AThe creator of MiroFish is Guo Hangjiang, also known by his online name 'Baifu'. He is a 20-year-old fourth-year student at Beijing University of Posts and Telecommunications, skilled in Python programming and passionate about intelligent agent architecture and graph computing.

QWhat is the core function of the MiroFish AI engine?

AThe core function of MiroFish is to ingest a document, extract entities and relationships into a knowledge graph using GraphRAG, and generate thousands of autonomous AI agents, each with unique backgrounds, personalities, and behaviors. Its most critical feature is the 'God's Perspective,' which allows users to inject new variables and observe the entire digital world reorganize in real-time.

QHow did Guo Hangjiang secure 30 million RMB in investment?

AGuo Hangjiang secured a 30 million RMB (approximately $4.1 million USD) investment from Chinese billionaire Chen Tianqiao. After being invited for an internship, Guo built MiroFish prototype in just 10 days. He sent a demo video to Chen, who committed the investment within 24 hours, turning Guo from an intern into a CEO.

QWhat underlying technologies and frameworks power the MiroFish simulation?

AMiroFish is powered by several technologies: the OASIS simulation engine (developed by CAMEL-AI), the Zep Cloud system for long-term agent memory, GraphRAG for knowledge graph construction, and it is fully open-source under the AGPL-3.0 license. It can be deployed with a single command using Docker Compose.

QWhat are some demonstrated use cases for MiroFish mentioned in the article?

AThe article mentions two demo cases: First, inputting the first 80 chapters of the classic Chinese novel 'Dream of the Red Chamber' to generate agent-based characters and predict multiple narrative branches for the missing ending. Second, simulating a U.S. Federal Reserve interest rate hike scenario to model the reactions of retail investors, institutional players, and analysts, tracking the evolution of group sentiment.

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Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. 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Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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