MiroFish

MiroFish menghasilkan ribuan AI agen, masing-masing membawa memori, kepercayaan, dan profil pengaruhnya sendiri, dan melepaskan mereka di lingkungan sosial simulasi dua platform yang mencerminkan dinamika dunia nyata seperti Twitter dan Reddit.

Para agen berdebat, mengubah opini, membentuk koalisi, dan menunjukkan perilaku berkelompok yang muncul. Hal ini memberi para ahli strategi gambaran yang jauh lebih akurat tentang reaksi publik atau pemangku kepentingan daripada yang dapat diberikan oleh model tunggal mana pun, menangkap polarisasi dan pergeseran koalisi sebelum hal itu terjadi dalam kenyataan.

Alih-alih menggunakan data pelatihan generik, MiroFish membaca dokumen yang Anda unggah, baik PDF, file Markdown, atau teks biasa hingga 30 MB, dan mengubah konten tersebut menjadi grafik pengetahuan terstruktur. Grafik ini mendefinisikan aktor, insentif, dan batasan yang membentuk perilaku agen selama simulasi.

Keuntungan praktisnya adalah setiap laporan prediksi didasarkan pada konteks bisnis Anda yang sebenarnya, bukan rata-rata statistik dari pihak lain.'s Data.

Setelah simulasi berjalan, pengguna dapat memasukkan variabel baru dari perspektif kontrol top-down untuk melihat bagaimana populasi agen merespons input yang berubah. Inilah fitur yang membedakan MiroFish dari alat analisis statis . Anda dapat melakukan uji stres pada beberapa versi pesan peluncuran produk, pengumuman perubahan harga, atau draf kebijakan dalam sesi yang sama dan membandingkan hasil yang muncul di setiap skenario.

Setiap simulasi yang selesai menghasilkan laporan terstruktur lengkap yang berisi ringkasan eksekutif, peringatan risiko yang teridentifikasi, narasi reaksi pemangku kepentingan, dan skor kepercayaan yang terkuantifikasi. Laporan dapat diekspor sebagai PDF yang rapi dan siap disajikan kepada dewan direksi hanya dengan satu klik. Ini sangat berharga bagi tim komunikasi dan eksekutif yang perlu mempresentasikan analisis skenario kepada dewan direksi tanpa harus membangun data dari awal.

Setelah simulasi selesai, pengguna dapat langsung mengirim pesan kepada masing-masing agen untuk menanyakan alasan mereka, menguji kasus-kasus ekstrem, atau mengeksplorasi sudut pandang minoritas yang mungkin belum terungkap dalam laporan utama. Ini adalah kemampuan yang berarti bagi peneliti pasar yang ingin menggali perilaku yang menyimpang atau manajer produk yang perlu memahami segmen spesifik yang mendorong sinyal risiko.

MiroFish menyediakan opsi penyebaran Docker Compose lengkap dengan hosting gambar GHCR untuk pengaturan lokal sekali klik. Organisasi dengan persyaratan tata kelola data yang ketat dapat menjalankan seluruh tumpukan pada infrastruktur mereka sendiri, menyediakan kunci API LLM mereka sendiri dan konfigurasi Zep Cloud untuk manajemen memori. Bagi tim perusahaan di industri yang diatur, jalur hosting mandiri ini memberikan kendali data penuh yang tidak dapat ditandingi oleh pesaing yang hanya berbasis SaaS.