Ripple（涟漪）

“社会中的信息传播犹如水面的涟漪——一颗石子投入水中，波纹扩散、叠加、干涉，最终引发海啸或归于平静。”

Ripple 是一个将这一物理直觉编码为可计算引擎的 Agent-Native 预测系统。它不依赖硬编码的规则，而是基于 复杂自适应系统（Complex Adaptive System, CAS） 理论，通过多智能体模拟来预测人类社会行为的涌现、非线性放大与相变。

目前，Ripple 已成功落地两个核心场景：

1. 📱 社交媒体传播预测：输入内容，输出含置信度的传播路径、爆发概率及优化建议。
2. 🎯 PMF（产品市场契合度）验证：输入产品方案，模拟消费者真实反应，输出多维度评分与风险诊断。

相比同类项目（如 OASIS），Ripple 通过独创的群体模拟范式，将 LLM 调用量压缩了 3 个数量级，实现了从“小时级”到“分钟级”的极速响应，同时保留了 CAS 的核心涌现能力。

核心理念：为什么是“涟漪”？

在 Ripple 眼中，社会网络不是一个静态的图，而是一个动态的能量场。

• Ripple（涟漪）：信息不仅是数据，更是携带能量、情感和变异能力的波。
• 智能体（Agent）：接收涟漪后，根据自身属性决定是放大（转发）、吸收（阅读）、变异（二创）还是忽略。
• 涌现（Emergence）：当无数微小的个体决策在时空上叠加，便产生了病毒式传播、舆论反转或市场泡沫等宏观现象。

Ripple 的目标，就是捕捉这些微观互动如何演化为宏观趋势。

独创架构：星海合议（Star-Sea-Tribunal）

为了在精度与成本之间找到最佳平衡点，Ripple 摒弃了“一人一 Agent”的低效模式，提出了四体智能体架构：

核心优势

• 极致降本：通过“海”智能体的群体模拟，LLM 调用次数从 30 万次降至 **100-500 次**。
• Agent-Native：无硬编码参数。所有动力学行为（如反馈环、衰减率）均由全视者基于上下文实时推断。
• 领域无关：核心引擎不知道什么是“点赞”或“PMF”。所有领域知识通过 Skill 包（自然语言画像 + Prompt）注入，实现零代码扩展。

核心机制：CAS 如何驱动预测？

Ripple 将 CAS 理论的核心特征转化为引擎的原语：

运行时引擎：5-Phase Wave 循环

系统以“波（Wave）”为单位推进时间步，每轮包含：

1. INIT: 构建拓扑，初始化场（Field）。
2. SEED: 投放种子涟漪，设定初始能量。
3. RIPPLE: 智能体接收并决策（放大/忽略/变异）。
4. OBSERVE: 全视者聚合指标，判定相态变化。
5. FEEDBACK: 更新场状态，记录数据。
6. DELIBERATE (可选): 合议庭介入，进行多轮辩论与校准。

应用场景与 Skill 生态

Ripple 通过 Skill 包 实现领域扩展，目前已内置两大成熟场景：

1. 📱 社交媒体传播预测

• 输入：内容草稿、账号画像、发布平台。
• 输出：48h 传播曲线、关键节点分析、爆款概率、优化建议。
• 支持平台：小红书、抖音、微博、B 站、知乎、微信公众号等（通过 Markdown 画像文件零代码扩展）。
• 合议庭配置：传播动力学专家 + 平台生态专家 + 魔鬼代言人。

2. 🎯 PMF（产品市场契合度）验证

• 输入：产品定义、目标市场、竞争格局。
• 输出：PMF 综合评分、五维雷达图（需求共鸣、传播潜力等）、风险诊断。
• 三维正交架构：支持 渠道 (8 种) × 行业 (5 类) × 平台 的自由组合。
  • 例：算法推荐电商 (抖音) × 快消品 × 小红书种草
• 反乐观偏误五层防线：从行业锚点到魔鬼代言人审计，确保评分客观。

🚀 无限可能：未来扩展方向

只需编写新的 Skill 包，即可扩展至：

• 🤝 服务认可度预测
• 📈 资本市场反应模拟
• 📰 舆情演化与干预策略
• 🏢 组织变革接受度分析
• 🗳️ 公共政策民意推演

快速开始

环境准备

# 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/Ripple.git
cd Ripple

# 安装依赖
pip install -e ".[dev]"

配置 LLM

复制并编辑 llm_config.yaml，支持 OpenAI 兼容协议（火山引擎、阿里百炼等）及 AWS Bedrock。

_default:
  model_platform: openai
  url: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
  api_key: ${ARK_API_KEY}

# 分级模型推荐
omniscient:
  model_name: doubao-seed-2-0-pro  # 高智能
star:
  model_name: doubao-seed-2-0-lite # 高质量
sea:
  model_name: doubao-seed-2-0-mini # 轻量高并发

运行示例

场景 A：小红书内容传播预测

from ripple.api.simulate import simulate
import asyncio

async def main():
    result = await simulate(
        event={"title": "干皮亲妈粉底液测评", "tags": ["美妆"]},
        skill="social-media",
        platform="xiaohongshu",
        simulation_horizon="48h"
    )
    print(f"报告生成：{result['output_file']}")

asyncio.run(main())

场景 B：快消品 PMF 验证

async def main():
    result = await simulate(
        event={"name": "清泉气泡水", "differentiators": ["0糖0脂"]},
        skill="pmf-validation",
        channel="algorithm-ecommerce",
        vertical="fmcg",
        platform="douyin",
        deliberation_rounds=3 # 开启合议庭辩论
    )
asyncio.run(main())

性能对比：Ripple vs. OASIS