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

比推Pubblicato 2026-03-16Pubblicato ultima volta 2026-03-16

Introduzione

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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Domande pertinenti

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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Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. 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Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. 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Come comprare S

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Sonic (S) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente SonicS.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Sonic (S)Dopo aver acquistato Sonic (S), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Sonic (S)Scambia facilmente Sonic (S) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

1.2k Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.15Aggiornato il 2026.06.02

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