2026年 MiroFishセットアップ：リモートM4 Macで群知能予測エンジン

MiroFishはAGPL-3.0の群知能エンジンで、ニュース・政策・市場シグナルなどのシード文書からGraphRAGバックのデジタル世界を構築し、OASIS（CAMEL-AI）でマルチエージェント社会シミュレーションを走らせます。Vue UIはポート3000、APIはポート5001です。KuzCloud M4ノードではDocker Composeが最速経路、数百エージェントなら16GB RAM、1K以上の軽量ペルソナなら24GBを目安にしてください。LLM APIキーは.envに置き、計算負荷はエージェント数に比例しApple Silicon GPUには依存しません。

作業前に料金ページでリージョンを固定し、ヘルプセンターのSSH手順をRunbookに貼ってください。アジア向けAPIなら東京ノード、OpenAIネイティブ鍵なら米国東部も検討します。

MiroFishとは

mirofish.ai（2026年5月時点でGitHub 6万スター超）は単一LLMチャットではなく、五段階の予測パイプラインです。

1. グラフ構築 — シード抽出、個人/集合記憶、GraphRAG
2. 環境セットアップ — エンティティグラフ、ペルソナ生成、エージェント注入
3. シミュレーション — デュアルプラットフォーム並列、時間記憶更新（OASIS）
4. レポート生成 — ReportAgentがシミュレーション後状態にツールアクセス
5. 深い対話 — シミュレート済みエージェントやReportAgentとチャット

コミュニティ用途には世論予測、政策what-if、予測市場のリハーサルなどがあります（常に人間レビューで検証してください）。

TradingAgentsとの違い：TradingAgentsは取引ファーム委員会（アナリスト→リスク→BUY/HOLD/SELL）をモデル化します。MiroFishは社会スウォーム（数千ペルソナの相互作用）です。多くのクオンチームは実行ロジックにTradingAgents、資本投入前のシナリオリハーサルにMiroFishを使います。

ハードウェアとRAM：リモートM4に必要なもの

ボトルネックはLLM APIスループットとオーケストレーション用RAMであり、Metal GPUではありません。

ワークロード	エージェント規模	推奨SKU	メモ
デモ／レポートのみ	50〜200	M4 16GB	Docker＋UI、短いシミュレーション
チーム実験	500〜2,000	M4 24GB	並列OASISワーカー、スワップ監視
ストレス／研究	5,000+	24GB＋API予算	10万超は分散ホストが前提

目安：Dockerに2〜4GB、Pythonオーケストレーションに4〜8GB、グラフ構造のヘッドルーム。16GBノードでRSSが14GB超なら16GB vs 24GBマトリクスを参照。レンタル期間はバースト vs 月次も併読してください。

KuzCloudでのMiroFishセットアップ：5ステップ

ステップ1 — ノード確保とSSH

1. M4ノードを注文（アジアAPI遅延なら東京ノードまたは香港、OpenAI鍵なら米国東部）。
2. ssh -i key.pem user@node-ip
3. 未導入なら：brew install colima docker && colima start

支払い後約5分で認証情報が届く流れはOpenClawリモートセットアップと同型です。

ステップ2 — クローンと環境設定

git clone https://github.com/666ghj/MiroFish.git → cd MiroFish → cp .env.example .env。LLMプロバイダ鍵を編集し、.envはgitに含めません。

ステップ3 — Docker Compose（推奨）

docker compose up -d

サービス	ポート	用途
フロント（Vue）	3000	シード投入、実行設定、レポート閲覧
バックエンドAPI	5001	シミュレーション、GraphRAGジョブ

公開インバウンドが無い場合：ssh -L 3000:localhost:3000 -L 5001:localhost:5001 -i key.pem user@node-ip の後、ノートPCで http://localhost:3000。

ステップ4 — 予測ワークフロー

1. シード（PDF、ニュースダンプ、市場ブリーフ）をアップロード
2. 自然言語で予測目標を記述
3. グラフ構築→環境→シミュレーション→レポートを待つ
4. Deep Interactionで個別エージェントやReportAgentを照会

16GBでの初回フルランはエージェント数とAPI制限により30〜90分が目安です。

ステップ5 — 成果物保存と解放

レポートはノードNVMeの ~/mirofish-runs/ に保存。docker compose down 後、日次バーストならノードを解放してアイドル課金を避けます。

ネットワーク、API、コンプライアンス

• LLMコストが支配的：1,000エージェント×複数ターンでフロンティアモデルなら$50〜200/実験もあり得ます。
• AGPL-3.0：ネットワーク提供としてMiroFishをSaaS化する場合はソース共有義務を確認。
• データ所在地：シードはレンタルMacディスク上。リージョンマトリクスでノードを選ぶ。
• ライブ取引ではない：TradingAgentsは実行層、MiroFishは取引所接続の代替ではありません。

トラブルシューティング

症状	想定原因	対処
UIは開くが0%で停止	.envのAPI鍵不正	クォータとモデル名を再確認
compose OOM	16GB枯渇	エージェント数を下げるか24GBへ
ポート3000拒否	compose未起動／トンネル欠落	docker ps、SSH -L 再実行
グラフ構築タイムアウト	巨大PDFシード	シード分割、GraphRAG範囲を縮小
API往復が遅い	リージョン不一致	アジアAPIは東京ノード、OpenAIは米国東部

レンタル経済全般はMac mini レンタル vs 購入を参照。

FAQ

DockerなしでmacOS上で動きますか？
はい。上流ドキュメントにPython/Node経路がありますが、レンタル直後のMacではDockerが最も再現性が高いです。

Apple Silicon GPUは必要ですか？
いいえ。推論はAPIベースまたはCPUオーケストレーションです。

MiroFishとOpenClawの違いは？
OpenClawはコーディングエージェント、MiroFishは社会シミュレーション用です。

最短レンタル期間は？
APIを業務時間に集中させれば3〜7日のバーストで十分なことが多いです。

1台でTradingAgentsと併用？
24GBなら可能。重いシミュレーションの同時実行は避けてください。