Mira: an AI library of intelligences that automate company research and analysis

Mira 是一个智能体AI库，专门用于自动化的公司研究。 用户只需要提供一个公司的网站URL，Mira就会启动一个由多个专门的AI智能体组成的系统协同工作。这些智能体分别负责发现和抓取公司网站页面、分析领英（LinkedIn）公开资料以及整合谷歌搜索结果。它们会自动提取关键事实，核对外部来源，并最终生成一份结构化的公司简介。每一项事实都附有明确的来源和置信度分数，以确保信息的透明度和可靠性。Mira的核心是一个与框架无关的库，可以作为npm包轻松集成到现有的应用程序、数据管道或自定义工作流程中。为了方便用户理解和使用，该项目还提供了一个Next.js前端应用作为操作界面示例。

Function List

• multi-intelligent body architecture (MIBA)：系统包含多个专门的智能体，分别处理公司信息发现、内网页面抓取、领英资料收集、谷歌搜索和综合分析，最后将结果合并为统一的公司画像。
• 灵活和可定制：用户可以轻松修改智能体的行为、需要抓取的数据点以及提示（Prompts），使其适应特定的工作流或研究需求。
• 实时进度事件：在研究任务执行过程中，系统会发出结构化的事件，允许用户实时跟踪和展示任务进度。
• 置信度评分与来源归属：提取的每一条信息都包含一个置信度分数，并明确标注其来源，保证了研究结果的透明度。
• 公司标准匹配：支持根据用户定义的标准来评估目标公司，并提供匹配度得分和详细的分析理由。
• 内置数据采集服务：集成了处理网页抓取、谷歌搜索、领英公司数据采集的服务，甚至可以自动处理Cookie同意横幅。
• 内置业务流程协调：系统能够自动协调各个智能体的任务、合并结果并统一管理所有数据源。
• 可组合的核心库：核心库与具体框架无关，可以作为npm包发布，方便在任何Node.js或TypeScript项目中使用。
• 示例前端界面：项目提供了一个基于Next.js的示例网站，展示了如何调用核心库，并提供了一个用于运行研究和查看结果的简单界面。

Using Help

Mira的核心是一个功能强大的库，但项目也提供了一个完整的前端应用，让你可以在本地环境中轻松运行和测试。你可以通过两种方式来使用Mira。

1. 在本地运行带有前端界面的完整应用

这种方式最适合想要快速体验Mira功能的开发者。

Environmental requirements:

• Node.js (版本18或更高)
• npm (通常随Node.js一起安装)
• OpenAI API Key
• ScrapingBee API密钥

Installation steps:

1. Clone Code Repository
   First, use thegit将项目的代码克隆到你的本地电脑：

   git clone https://github.com/dimimikadze/mira.git
   

2. 进入项目目录并安装依赖
   进入刚刚克隆的文件夹，并使用npm安装项目所需的所有依赖包。

   cd mira
   npm install
   

3. Configuring Environment Variables
   API密钥等敏感信息需要通过环境变量来配置。你需要创建一个.env.local文件。这个文件位于packages/mira-frontend/Catalog.
   在项目根目录执行以下命令可以快速创建并编辑它：

   # 注意：请在项目根目录（mira/）下执行此命令
   touch packages/mira-frontend/.env.local
   

   然后，用代码编辑器打开这个文件，并填入你的API密钥，格式如下：

   OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
   SCRAPING_BEE_API_KEY=xxxx
   

   please includesk-xxxxcap (a poem)xxxx替换为你自己的密钥。

4. 运行前端应用
   完成以上步骤后，运行以下命令来启动开发服务器：

   npm run dev:mira-frontend
   

   启动成功后，终端会显示一个本地网址（通常是http://localhost:3000）。在浏览器中打开这个网址，你就可以看到Mira的操作界面，并开始使用了。

2. 作为NPM包在你的项目中使用

如果你想将Mira的自动化研究功能集成到自己的应用程序中，可以直接将其作为npm包来使用。

mounting:
在你的Node.js或TypeScript项目中，通过以下命令安装mira-ai核心库：“`bash
npm install mira-ai

**使用方法**:
安装后，你可以在你的代码中导入`researchCompany`函数来调用Mira的核心功能。下面是一个基本的使用示例：
```javascript
import { researchCompany } from "mira-ai";
async function runResearch() {
// 配置API密钥
const config = {
apiKeys: {
openaiApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
scrapingBeeApiKey: process.env.SCRAPING_BEE_API_KEY,
},
};
// 定义研究参数和回调函数
const options = {
// 你可以提供一个自定义的公司标准，让AI进行评估
companyCriteria: "B2B SaaS领域的公司，且员工人数超过50人",
// onProgress是一个回调函数，用于接收实时进度更新
onProgress: (event) => {
console.log("实时进度事件:", event);
},
};
try {
// 调用函数，传入公司网址、配置和选项
const result = await researchCompany("https://www.example.com", config, options);
// 打印最终的研究结果
console.log(result);
} catch (error) {
console.error("研究过程中发生错误:", error);
}
}
// 确保在运行前已设置好环境变量 OPENAI_API_KEY 和 SCRAPING_BEE_API_KEY
runResearch();

In this example, theresearchCompany函数接收三个参数：公司网址、包含API密钥的配置对象，以及一个可选的参数对象。通过onProgress回调，你可以构建一个实时的用户界面来展示研究进度。

application scenario

1. Sales Team
   销售团队可以利用Mira来自动化潜在客户的生成过程。 他们可以定义理想的客户画像作为筛选标准，批量研究大量公司，从而建立一个高度精准的目标客户列表。研究报告中详细的公司信息，如技术栈、最近新闻或融资情况，可以帮助销售人员进行高度个性化的外联活动，从而显著提高转化率。
2. 投资人
   投资者，特别是风险投资机构，每天需要筛选大量的初创公司。Mira能够帮助他们快速评估一系列公司的基本面。 投资者可以设定自己的投资标准（如行业、公司规模、创始人背景等），让Mira对目标公司列表进行初步筛选和研究，从而将精力集中在最有潜力的投资机会上。
3. 招聘专员
   招聘人员可以利用Mira来建立目标公司清单，以便更精准地寻找候选人。 通过设定特定的筛选条件，如“使用Rust作为主要开发语言的公司”，招聘人员可以发现符合要求的公司，并根据公司的详细资料来调整招聘策略，从而更有效地吸引合适的人才。
4. 市场研究员
   市场研究员需要对特定行业内的多家公司进行横向对比分析。Mira可以确保生成的所有公司简介都遵循统一的格式和数据结构，极大地提高了数据的一致性和可比性。 研究员可以一次性处理行业内的多家公司，然后在一个统一的视图中审查和分析结果，节省了大量手动收集和整理数据的时间。

QA

1. Mira是什么？它与普通的聊天机器人有何不同？
   Mira是一个用于自动化公司研究的智能体AI库。它不是一个被动回答问题的聊天机器人，而是一个由多个AI智能体主动协作的系统。 你给它一个公司网址，它会主动去公司官网、领英和谷歌搜索等多个渠道收集和整理信息，并最终生成一份结构化的公司报告。
2. 使用Mira需要哪些API密钥？
   Mira的正常运行需要两个外部服务的API密钥：一个是OPENAI_API_KEY，用于驱动AI智能体的推理和协调能力；另一个是SCRAPING_BEE_API_KEY，用于执行网页抓取和谷歌搜索，以避免被网站屏蔽。
3. 我可以自定义Mira收集哪些信息吗？
   可以。Mira的设计非常灵活，允许用户轻松定制智能体、需要收集的数据点以及分析问题的提示（Prompts）。你可以根据自己具体的研究需求，调整它的工作流程和输出结果。
4. Mira能否集成到我现有的客户关系管理系统（CRM）中？
   可以。Mira的核心是一个独立的库，可以通过API调用的方式轻松集成到任何外部系统中，包括CRM、数据分析平台或内部工作流。 这样，你可以将Mira生成的研究报告自动输入到你的CRM中，为销售线索添加丰富的背景信息。