Skip to content

README_ja.md

Latest commit

 

History

History
224 lines (155 loc) · 12.2 KB

README_ja.md

File metadata and controls

224 lines (155 loc) · 12.2 KB
Raw
MiroFlow

ドキュメント デモ データ

GITHUB ウェブサイト DISCORD

image

このリポジトリは、MiroMind のリサーチエージェント・プロジェクトの公式オープンソースです。複雑な課題（例：将来イベントの予測）を解くために、インターネット深層リサーチをマルチステップで実行できる、高性能・完全オープンソースの研究エージェント・システムです。現在、4つのコアコンポーネントを含みます：

  • 🤖 MiroFlow：オープンソースの研究エージェント・フレームワーク。FutureX、GAIA、HLE、xBench-DeepSearch、BrowserComp など代表的ベンチマークで再現可能な SOTA 性能を達成（実装は本リポジトリ）。まずは [5分でクイックスタート] をお試しください。
  • 📊 MiroVerse：研究エージェントの学習に使える14.7万件の高品質データを公開。詳細は MiroVerse。

📋 目次

📰 最近の更新

  • [2025-09-15]: 🎉🎉 MiroFlow v0.3：リポジトリ構成を簡素化し、ベンチマーク性能を向上。GPT-5 の将来予測精度を 11% 向上。FutureX の将来予測ベンチマークで首位に。詳細は FutureX を参照。
  • [2025-08-27]: MiroFlow v0.2：複数の主要エージェント・ベンチマークで最高性能を達成。HLE (27.2%)、HLE-Text-Only (29.5%)、BrowserComp-EN (33.2%)、BrowserComp-ZH (47.1%)、xBench-DeepSearch (72.0%) などを本リポジトリのコードで再現可能。
  • [2025-08-26]: GAIA 検証トレース (73.94% pass@1) と、ローカル展開用の Gradio デモ を公開。
  • [2025-08-08]: MiroFlow v0.1：研究エージェント・フレームワークを初めて完全公開。

🚀 5分でクイックスタート

📋 事前準備

  • Python: 3.12 以上
  • パッケージマネージャ: uv
  • OS: Linux / macOS

⚡ クイックセットアップ

例: ドキュメント処理ツールを使った「インテリジェント文書分析」。

# 1. クローン & セットアップ
git clone https://github.com/MiroMindAI/MiroFlow && cd MiroFlow
uv sync

# 2. API キーを設定
cp .env.template .env
# .env を編集して OPENROUTER_API_KEY を追加

# 3. 最初のエージェントを実行
uv run main.py trace --config_file_name=agent_quickstart_reading --task="What is the first country listed in the XLSX file that have names starting with Co?" --task_file_name="data/FSI-2023-DOWNLOAD.xlsx"

🎉 想定出力: エージェントは \boxed{Congo Democratic Republic} を返すはずです 😊

💡 ヒント: うまく動かない場合は、.env に API キーが正しく設定されているか、依存関係がすべてインストールされているかをご確認ください。

🤖 MiroFlow とは？

MiroFlow は、複雑な推論課題（例：将来イベント予測）で最先端性能を実現する、高性能・モジュール型の研究エージェント・フレームワークです。マルチラウンド対話、豊富なツール群の高度統合、階層型サブエージェントのスケジューリングに対応し、タスク達成を最適化します。詳しくは フレームワーク概要 をご覧ください。

MiroFlow Architecture
Research Assistant Demo - 阅读CVPR 2025最佳论文并给出研究方向建议
Demo-Research-Assistant.mp4

🌟 主な特長

  • 再現可能な SOTA 性能：FutureX、GAIA、HLE、xBench-DeepSearch、BrowserComp などの主要ベンチマークで首位。
  • 高い並行性と信頼性：堅牢な並行処理とフォールトトレランス設計により、レート制限のある API や不安定なネットワーク下でも、データ収集と複雑タスクを効率的かつ安定して実行。
  • 高コスパなデプロイ：オープンソースの MiroThinker を基盤に、単一の RTX 4090 でも研究エージェント・サービスを運用可能。スタックは無料の OSS に依存し、デプロイ・拡張・再現が容易。詳細は MiroThinker。

🔧 対応モデルとツール

✨ ベンチマーク性能

2025年9月10日時点で、MiroFlow は FutureX リーダーボードで1位、GPT-5 の将来予測精度を 11% 向上。

image

GAIA、HLE、BrowseComp、xBench-DeepSearch など複数ベンチマークで評価し、現時点で最良の結果を獲得。

image

モデル / フレームワーク GAIA Val HLE HLE-Text BrowserComp-EN BrowserComp-ZH xBench-DeepSearch
MiroFlow 82.4% 27.2% 29.5% 33.2% 47.1% 72.0%
OpenAI Deep Research 67.4% 26.6% - 51.5% 42.9% -
Gemini Deep Research - 26.9% - - - 50+%
Kimi Researcher - - 26.9% - - 69.0%
WebSailor-72B 55.4% - - - 30.1% 55.0%
Manus 73.3% - - - - -
DeepSeek v3.1 - - 29.8% - - 71.2%

再現方法は ベンチマーク手順 を参照してください。

❓ FAQ

どの API キーが必要ですか？
開始するには OpenRouter の API キーが 1 つあれば十分です。OpenRouter は単一の API を通じて複数の言語モデルへのアクセスを提供します。
OpenRouter 以外の言語モデルも使用できますか？
はい。MiroFlow はさまざまな言語モデルをサポートしています。設定の詳細はドキュメントをご覧ください。
ベンチマーク結果を再現するにはどうすればよいですか？
詳細なベンチマークドキュメントに従って、ステップバイステップの再現ガイドをご確認ください。
商用サポートはありますか？
商用のご相談やエンタープライズ向けサポートが必要な方は、公式サイトからお問い合わせください。

🤝 コントリビュート

コミュニティからの貢献を歓迎します！バグ修正、機能追加、ドキュメント改善など、あらゆる協力をお待ちしています。

  • 📋 Issue: バグ報告・機能要望は GitHub Issues へ。
  • 🔀 Pull Request: 改善はプルリクエストで送ってください。
  • 💬 ディスカッション: 質問や議論は Discord コミュニティ へ。

📄 ライセンス

本プロジェクトは Apache License 2.0 の下で提供されています。

🙏 謝辞

  • ベンチマーク貢献者：総合的な評価データセットの提供に感謝します。
  • OSS コミュニティ：本プロジェクトを支えるツールとライブラリに感謝します。

MiroFlow の発展に貢献してくださったすべての方に感謝します：

ぜひコミュニティに参加し、AI エージェントの未来を一緒に築きましょう！

参考文献

技術レポートは近日公開予定です！

@misc{2025mirothinker,
    title={MiroFlow: A High-Performance Open-Source Research Agent Framework},
    author={MiroMind AI Team},
    howpublished={\url{https://github.com/MiroMindAI/MiroFlow}},
    year={2025}
}

Star History Chart