MiroFish

MiroFish genera migliaia di AI agenti, ognuno con la propria memoria, credenze e profilo di influenza, e li libera attraverso un ambiente sociale simulato a doppia piattaforma che rispecchia le dinamiche del mondo reale come Twitter e Reddit.

Gli agenti discutono, cambiano opinione, formano coalizioni e mostrano comportamenti di gregge emergenti. Questo offre agli strateghi un quadro molto più accurato della reazione del pubblico o delle parti interessate rispetto a quanto potrebbe mai fare qualsiasi modello singolo, cogliendo la polarizzazione e i cambiamenti di coalizione prima che si verifichino nella realtà.

Anziché utilizzare dati di addestramento generici, MiroFish legge i documenti caricati, i PDF, i file Markdown o i testi semplici fino a 30 MB, e converte il contenuto in un grafo di conoscenza strutturato. Questo grafo definisce gli attori, gli incentivi e i vincoli che influenzano il comportamento degli agenti durante la simulazione.

Il vantaggio pratico è che ogni report predittivo si basa sul contesto aziendale reale, non su una media statistica di qualcun altro.'s dati.

Una volta avviata la simulazione, gli utenti possono immettere nuove variabili da una prospettiva di controllo dall'alto verso il basso per osservare come la popolazione di agenti reagisce a un input modificato. Questa è la funzionalità che distingue MiroFish dagli strumenti di analisi statica . È possibile sottoporre a stress test diverse versioni di un messaggio di lancio di un prodotto, di un annuncio di modifica dei prezzi o di una bozza di policy all'interno della stessa sessione e confrontare i risultati emergenti in ogni scenario.

Ogni simulazione completata genera un report strutturato completo, contenente un riepilogo per i dirigenti, avvisi sui rischi identificati, resoconti delle reazioni degli stakeholder e punteggi di affidabilità quantificati. I report possono essere esportati in formato PDF, pronti per la presentazione al consiglio di amministrazione, con un solo clic. Questa funzionalità è particolarmente utile per i team di comunicazione e i dirigenti che devono presentare analisi di scenario al consiglio di amministrazione senza dover ricostruire i dati da zero.

Al termine della simulazione, gli utenti possono inviare messaggi diretti ai singoli agenti per analizzare le loro motivazioni, testare casi limite o esplorare punti di vista minoritari che potrebbero non essere emersi nel report principale. Questa è una funzionalità utile per i ricercatori di mercato che desiderano approfondire i comportamenti anomali o per i responsabili di prodotto che devono comprendere il segmento specifico che genera un segnale di rischio.

MiroFish offre un'opzione di implementazione completa con Docker Compose e hosting di immagini GHCR per una configurazione locale con un solo clic. Le organizzazioni con rigorosi requisiti di governance dei dati possono eseguire l'intera infrastruttura sulla propria, fornendo le proprie chiavi API LLM e la configurazione Zep Cloud per la gestione della memoria. Per i team aziendali che operano in settori regolamentati, questa soluzione self-hosted offre un controllo completo dei dati che i concorrenti che offrono solo soluzioni SaaS non sono in grado di eguagliare.