Du campus au capital : un étudiant de dernière année de l'UPT obtient 30 millions d'investissement en 10 jours

比推Publié le 2026-03-16Dernière mise à jour le 2026-03-16

Résumé

Un étudiant de quatrième année de l'Université de Beijing University of Posts and Telecommunications (BUPT), Guo Hangjiang (alias "Baifu"), a développé MiroFish, un moteur d'IA open-source capable de générer des milliers d'agents numériques autonomes dotés de personnalités, mémoires et comportements uniques. En seulement 10 jours, il a créé ce système qui permet de construire des sociétés numériques parallèles à partir d'un seul document, comme un article ou un roman, en utilisant GraphRAG pour extraire les entités et relations dans un graphe de connaissances. Le projet a attiré l'attention de Chen Tianqiao, fondateur de Shanda Group et ancien homme le plus riche de Chine, qui a investi 30 millions de yuans (4,1 millions de dollars) après avoir vu une démonstration. MiroFish, fonctionnant sur le framework OASIS de CAMEL-AI, permet des simulations en temps réel où l'utilisateur peut injecter de nouvelles variables (comme une démission de PDG ou un changement de politique) et observer la réorganisation du monde numérique. Bien que le système ait été démontré en prédisant la fin manquante du "Rêve dans le Pavillon Rouge" et en simulant des réactions à un changement de taux d'intérêt de la Fed, il n'a pas encore été benchmarké contre des résultats réels. Il est publié sous licence AGPL-3.0 et a atteint la première place des tendances GitHub en mars 2026, avec plus de 22 000 étoiles. Chen Tianqiao y voit une validation de sa théorie des "super-individus" à l'ère de l'IA.

Article original : @k1rallik

Compilation : Big Pliers | Homard de PANews

Titre original : Guo Hangjiang, étudiant de dernière année de l'UPT : en 10 jours et avec un moteur d'IA, il obtient 30 millions de Yuans du milliardaire Chen Tianqiao

Un développeur chinois a construit un moteur d'IA capable de générer des milliers de personnages numériques — chacun avec une personnalité, une mémoire et un comportement uniques — les plongeant dans un monde virtuel et observant comment ils prédisent l'avenir.

C'est MiroFish. Il a atteint la première place du classement mondial des tendances GitHub. Son créateur a 20 ans.

Le créateur

Il s'appelle Guo Hangjiang, pseudonyme "Baifu". Étudiant en quatrième année à l'Université des Postes et Télécommunications de Beijing (北邮, Běi Yóu). Il programme en Python, passionné par l'architecture des agents intelligents et le calcul en graphes.

Fin 2025, son premier projet — BettaFish (un analyseur d'opinion multi-agents) — a atteint la première place du classement des tendances GitHub, obtenant 20 000 étoiles en une semaine.

C'est à ce moment-là qu'un milliardaire chinois l'a remarqué.

Ce milliardaire

Chen Tianqiao. Fondateur du groupe Shanda. Ancien homme le plus riche de Chine. Au début des années 2000, il a bâti un empire du jeu vidéo avant de prendre sa retraite, de s'installer aux États-Unis et de transformer discrètement Shanda en une plateforme d'investissement technologique.

Il promeut une théorie qu'il appelle le "super individu" — à l'ère de l'IA, une seule personne peut accomplir ce qui nécessitait autrefois une entreprise entière.

Guo Hangjiang est la preuve vivante de cette théorie.

10 jours de développement

Chen Tianqiao a invité Guo Hangjiang à devenir stagiaire, lui offrant une liberté totale. Voici ce qui s'est passé ensuite :

Guo Hangjiang a construit MiroFish en 10 jours, adoptant ce qu'il appelle la méthode "Vibe coding" — rapide, intuitive, sans sur-conception.

Le soir de son achèvement, il a enregistré une simple démonstration vidéo et l'a directement envoyée sur le bureau de Chen Tianqiao. En moins de 24 heures, Chen Tianqiao s'est engagé à investir 30 millions de yuans (environ 4,1 millions de dollars) pour incuber le projet.

Guo Hangjiang est passé du statut de stagiaire à celui de PDG en une nuit.

Ce qu'il peut vraiment faire

Voici les fonctionnalités principales de MiroFish, présentées clairement :

Vous saisissez un document — un article de presse, un projet de politique, un rapport financier, même un roman. Le système lit le contenu, extrait toutes les entités et relations en un graphe de connaissances via GraphRAG, puis génère des milliers d'agents IA autonomes. Chaque agent a une histoire personnelle, un type de personnalité, des relations sociales et une logique comportementale uniques.

La fonctionnalité la plus centrale : la "Perspective Divine".

Vous pouvez à tout moment injecter de nouvelles variables dans la simulation :

"La Fed baisse soudainement ses taux de 50 points de base"
"Le PDG démissionne"
"Un concurrent lance un nouveau produit"

Puis observez en temps réel comment le monde numérique entier se réorganise. C'est une expérience contrôlée impossible à réaliser dans la réalité.

Moteur de simulation

La simulation fonctionne sur OASIS — un framework open-source développé par CAMEL-AI. Les agents ne font pas que "parler", ils forment des groupes, génèrent des leaders d'opinion, créent des effets de moutonnement, changent de position au fil du temps. La mémoire à long terme est maintenue via Zep Cloud.

Fonctionnalité centrale : "Perspective Divine". À tout moment, injectez de nouvelles variables — hausse des taux, démission d'un PDG, lancement de produit — le monde entier se recalibre en temps réel.

C'est une expérience contrôlée impossible dans la réalité.

Architecture technique :

Moteur de simulation : OASIS (développé par CAMEL-AI)
Système de mémoire : Zep Cloud (mémoire à long terme des agents)
Graphe de connaissances : GraphRAG
Licence open source : AGPL-3.0 (entièrement open source)
Méthode de déploiement : Déploiement en un clic avec Docker Compose

Ce n'est pas un jouet, mais un framework sérieux de simulation multi-agents.

Démonstrations réelles

Deux cas de démonstration ont été présentés :

Le premier — Ils ont saisi les 80 premiers chapitres du "Rêve dans le Pavillon Rouge" (红楼梦, Hóng Lóu Mèng), ce classique de la littérature chinoise célèbre pour sa fin perdue. MiroFish a généré des agents de personnages avec des personnalités et des relations réalistes, exécuté la simulation et généré de multiples branches narratives prédisant la fin manquante.

Le second — Un scénario de hausse des taux de la Fed. Le système a simulé les réactions respectives des investisseurs particuliers, des participants institutionnels et des analystes, traqué les points de convergence de l'émotion de groupe et tracé l'évolution complète de l'opinion.

Évaluation objective

Il convient de préciser ce que ce projet n'est pas :

MiroFish n'a pas encore publié de tests de référence comparant les résultats prédits aux résultats réels. Les démonstrations ne sont que des illustrations de la méthodologie, pas des preuves de précision. L'exécution de milliers d'agents implique des coûts d'API de grands modèles de langage énormes. La personnalité des agents héritera de tous les biais existants dans les données d'entraînement. Et, quelle que soit leur complexité, les humains simulés ne sont pas de vrais humains.

Le positionnement objectif est : il peut présenter des scénarios et des dynamiques que vous auriez pu ignorer, mais il ne peut pas donner de réponses définitives.

Une signification plus large

Le 7 mars 2026, MiroFish a atteint la première place du classement mondial des tendances GitHub — dépassant les projets d'OpenAI, Google et Microsoft. En quelques jours, il a obtenu 18 000 étoiles et 1900 Fork, dépassant désormais les 22 000 étoiles.

Un étudiant de premier cycle. Dix jours de programmation. Un moteur de simulation capable de construire une société numérique parallèle à partir d'un seul document.

Le pari de Chen Tianqiao n'est pas sur ce logiciel, mais sur cette théorie : l'ère des super individus a commencé, mais la plupart des gens ne s'en sont pas encore rendu compte.

Licence open source : AGPL-3.0, supporte le déploiement en un clic avec Docker.

github.com/666ghj/MiroFish

Twitter :https://twitter.com/BitpushNewsCN

Groupe de discussion TG de Bitpush :https://t.me/BitPushCommunity

Abonnement TG de Bitpush : https://t.me/bitpush

Lien de l'article original :https://www.bitpush.news/articles/7620006

Questions liées

QQui est le créateur de MiroFish et quelle est sa formation ?

ALe créateur de MiroFish est Guo Hangjiang, également connu sous le pseudonyme 'Baifu'. Il est étudiant en quatrième année à l'Université de Beijing des Postes et Télécommunications, passionné par l'architecture des agents intelligents et le calcul graphique.

QComment Guo Hangjiang a-t-il attiré l'attention de Chen Tianqiao ?

AGuo Hangjiang a attiré l'attention de Chen Tianqiao, le fondateur de Shanda Group, après que son premier projet, BettaFish, un analyseur d'opinion multi-agents, ait atteint la première place du classement GitHub Trending, obtenant 20 000 étoiles en une semaine.

QQuelle est la fonctionnalité principale de MiroFish ?

ALa fonctionnalité principale de MiroFish est la 'vue divine' (God视角), qui permet d'injecter de nouvelles variables (comme une baisse des taux d'intérêt ou la démission d'un PDG) dans une simulation en temps réel et d'observer comment le monde numérique se réorganise dynamiquement.

QQuelle somme Chen Tianqiao a-t-il investie dans MiroFish et en combien de temps ?

AChen Tianqiao a investi 30 millions de RMB (environ 4,1 millions de dollars) dans MiroFish en moins de 24 heures après avoir reçu une démonstration du projet, que Guo Hangjiang avait développé en seulement 10 jours.

QQuels sont les composants techniques clés de l'architecture de MiroFish ?

AL'architecture technique de MiroFish comprend le moteur de simulation OASIS (développé par CAMEL-AI), le système de mémoire Zep Cloud pour la mémoire à long terme des agents, la construction de graphes de connaissances avec GraphRAG, et est open-source sous la licence AGPL-3.0 avec un déploiement via Docker Compose.

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Ces fondations d'investisseurs s'intéressent généralement à des projets qui non seulement offrent des produits innovants, mais qui contribuent également positivement à la communauté blockchain et à ses écosystèmes. Le soutien de ces investisseurs renforce SPERO,$$s$ en tant que concurrent notable dans le domaine en rapide évolution des projets crypto. Comment fonctionne SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ utilise un cadre multifacette qui le distingue des projets de cryptomonnaie conventionnels. Voici quelques-unes des caractéristiques clés qui soulignent son unicité et son innovation : Gouvernance décentralisée : SPERO,$$s$ intègre des modèles de gouvernance décentralisée, permettant aux utilisateurs de participer activement aux processus de décision concernant l'avenir du projet. Cette approche favorise un sentiment de propriété et de responsabilité parmi les membres de la communauté. Utilité du token : SPERO,$$s$ utilise son propre token de cryptomonnaie, conçu pour servir diverses fonctions au sein de l'écosystème. Ces tokens permettent des transactions, des récompenses et la facilitation des services offerts sur la plateforme, améliorant ainsi l'engagement et l'utilité globaux. Architecture en couches : L'architecture technique de SPERO,$$s$ supporte la modularité et l'évolutivité, permettant une intégration fluide de fonctionnalités et d'applications supplémentaires à mesure que le projet évolue. Cette adaptabilité est primordiale pour maintenir la pertinence dans le paysage crypto en constante évolution. Engagement communautaire : Le projet met l'accent sur des initiatives dirigées par la communauté, utilisant des mécanismes qui incitent à la collaboration et aux retours d'expérience. En cultivant une communauté forte, SPERO,$$s$ peut mieux répondre aux besoins des utilisateurs et s'adapter aux tendances du marché. 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101 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

Qu'est ce que AGENT S

Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. 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Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. 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753 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

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1.3k vues totalesPublié le 2025.01.15Mis à jour le 2025.03.21

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