在人工智能快速发展的今天，单一模型的局限性愈发明显，多 Agent 协作系统因其能够汇聚不同专业能力、避免思维同质化而备受关注。BettaFish（微舆）作为一个从零实现的中文开源多 Agent 舆情分析系统，为我们提供了一个极具价值的工程实践案例，其独特的 ForumEngine 论坛协作机制和模块化设计理念，值得深入探讨。
核心架构：四引擎协同的工程设计
BettaFish 采用了四引擎协同的架构设计，QueryEngine、MediaEngine、InsightEngine 和 ReportEngine 各司其职，通过 ForumEngine 实现无缝协作。QueryEngine 负责精准信息搜索，具备强大的国内外网页搜索能力；MediaEngine 专注于多模态内容分析，能够深度解析抖音、快手等短视频平台的内容；InsightEngine 作为私有数据库挖掘专家，支持公私域数据的无缝融合；ReportEngine 则负责智能报告生成，内置多种模板支持。
这种架构设计的核心优势在于各 Agent 的专业化分工。每个 Agent 都配备了专属的工具集和思维模式，避免了功能重叠和资源浪费。以 MediaEngine 为例，它不仅能够处理文本信息，还能够从现代搜索引擎中提取天气、日历、股票等结构化多模态信息卡片，这是单一 Agent 很难实现的复杂能力。
ForumEngine：避免思维同质化的创新机制
BettaFish 最引人注目的创新在于 ForumEngine 论坛协作机制。该系统引入了辩论主持人模型，通过 "论坛" 机制引导各 Agent 进行链式思维碰撞。这一设计直接解决了多 Agent 系统中的一个核心问题：如何避免 Agent 间交流导致的思维同质化。
在实际的协作流程中，各 Agent 先基于初步结果制定分块研究策略，然后进入循环阶段。ForumEngine 监控每个 Agent 的 "发言"，生成主持人总结，引导 Agent 根据讨论内容调整研究方向。这种多轮循环的分析模式 —— 深度研究→论坛协作→交流融合→结果整合 —— 确保了最终分析结果的深度和多维视角。
这种机制的价值在于模拟了人类团队的协作方式。就像真实的产品团队需要不同专业背景的成员进行充分讨论一样，AI Agent 也需要通过 "辩论" 来避免单一视角的局限。ForumEngine 就像一个经验丰富的产品经理，确保每个 Agent 的贡献都能被有效整合。
平台集成工程：从数据采集到统一处理
BettaFish 声称支持 1000 + 平台的整合，虽然实际覆盖 30 + 主流社媒，但其数据采集架构设计颇具启发性。系统采用 7x24 小时 AI 爬虫集群作业，涵盖微博、小红书、抖音、快手等关键社交媒体平台。爬虫系统采用了模块化设计，包括 BroadTopicExtraction 和 DeepSentimentCrawling 两个核心模块。
这种架构的优势在于可扩展性。通过 MindSpider 爬虫系统的独立设计，用户可以根据需要配置不同的关键词管理器和平台爬虫。爬虫数据通过 schema 模块的标准化处理后，与舆情分析系统形成无缝对接。更重要的是，系统支持将内部业务数据库与舆情数据无缝集成，这为垂直业务场景提供了强大的 "外部趋势 + 内部洞察" 分析能力。
技术栈选择：纯 Python 的工程哲学
BettaFish 的一个显著特点是采用纯 Python 实现，不依赖任何现有框架。这种选择虽然会增加开发复杂度，但带来了极佳的轻量化和扩展性。系统通过 Streamlit 实现了单独的 Agent 应用访问，用户可以针对特定任务启动单个 Agent 进行深入分析。Flask 主应用则提供完整的系统集成体验。
在 LLM 接入方面，系统支持任意 OpenAI 格式的模型提供商，只需要配置相应的 API Key、Base URL 和 Model Name 即可。这种设计充分考虑了国内开发者的实际需求，兼容 Qwen、Kimi 等多种国产大模型。情感分析模块更是集成了 BERT、多语言、小参数 Qwen 和传统机器学习等多种方案，为不同算力和精度需求的场景提供灵活选择。
工程实践价值与应用前景
BettaFish 的工程实践为我们提供了几个重要启示。首先，多 Agent 系统的关键不在于 Agent 数量，而在于有效的协作机制。ForumEngine 的设计证明了简单的协作机制往往比复杂的算法更有效。其次，模块化设计让系统具备了极强的扩展性，开发者可以轻松集成自定义模型和业务逻辑。最后，系统性的数据处理流程从数据采集到报告生成形成了完整闭环。
在应用前景方面，随着人工智能在各行业的深入应用，多 Agent 协作将成为解决复杂问题的关键技术。BettaFish 已经展示了这种架构在舆情分析、品牌监测、市场趋势预测等场景中的潜力。更重要的是，它验证了从零构建复杂 AI 系统的可行性，为想要入局的开发者提供了宝贵的工程范式。
值得注意是，BettaFish 项目明确仅供学术研究使用，这提醒我们在享受技术创新的同时，必须重视数据合规和伦理考量。但其开源的技术架构和工程实践成果，必将为整个 AI 生态的发展提供宝贵参考。
参考资料：
- BettaFish GitHub 官方仓库：完整架构设计与实现细节
- 项目实际应用案例：武汉大学舆情分析报告