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

比推Publicado em 2026-03-16Última atualização em 2026-03-16

Resumo

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

Bitpush TG Discussion Group:https://t.me/BitPushCommunity

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

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

Perguntas relacionadas

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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69 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

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O que é AGENT S

Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

539 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.14

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