მიროფიში

MiroFish ათასობით კვერცხს აჩენს AI აგენტები, რომელთაგან თითოეულს თავისი მეხსიერება, რწმენა და გავლენის პროფილი აქვს და ათავისუფლებს მათ სიმულირებულ ორმაგი პლატფორმის სოციალურ გარემოში, რომელიც ასახავს რეალური სამყაროს დინამიკას, როგორიცაა Twitter და Reddit.

აგენტები კამათობენ, ცვლიან მოსაზრებებს, ქმნიან კოალიციებს და ავლენენ ჯგუფურ ქცევას. ეს სტრატეგებს საზოგადოების ან დაინტერესებული მხარეების რეაქციის გაცილებით ზუსტ სურათს აძლევს, ვიდრე ნებისმიერი ერთი მოდელის შედეგი ოდესმე შეიძლებოდა, პოლარიზაციისა და კოალიციური ცვლილებების აღბეჭდვით მანამ, სანამ ისინი რეალობაში მოხდება.

ზოგადი სასწავლო მონაცემებიდან მუშაობის ნაცვლად, MiroFish კითხულობს თქვენს მიერ ატვირთულ დოკუმენტებს, PDF ფაილებს, Markdown ფაილებს ან 30 მბ-მდე ზომის უბრალო ტექსტს და გარდაქმნის შინაარსს სტრუქტურირებულ ცოდნის გრაფიკად. ეს გრაფიკი განსაზღვრავს აქტორებს, სტიმულებსა და შეზღუდვებს, რომლებიც აყალიბებენ აგენტის ქცევას სიმულაციის დროს.

პრაქტიკული სარგებელი ის არის, რომ ყველა პროგნოზის ანგარიში ეფუძნება თქვენი ბიზნესის რეალურ კონტექსტს და არა სხვის სტატისტიკურ საშუალო მაჩვენებელს.'s მონაცემები.

სიმულაციის გაშვების შემდეგ, მომხმარებლებს შეუძლიათ ახალი ცვლადების შეყვანა ზემოდან ქვემოთ კონტროლის პერსპექტივიდან, რათა ნახონ, თუ როგორ რეაგირებს აგენტების პოპულაცია შეცვლილ შეყვანის მონაცემებზე. ეს არის ფუნქცია, რომელიც განასხვავებს MiroFish-ს სტატიკური ანალიზის ინსტრუმენტებისგან. თქვენ შეგიძლიათ სტრეს-ტესტირება გაუკეთოთ პროდუქტის გაშვების შეტყობინების, ფასების ცვლილების განცხადების ან პოლიტიკის პროექტის მრავალ ვერსიას ერთსა და იმავე სესიის ფარგლებში და შეადაროთ საგანგებო შედეგები თითოეულ სცენარში.

თითოეული დასრულებული სიმულაცია გამოიმუშავებს სრულად სტრუქტურირებულ ანგარიშს, რომელიც შეიცავს აღმასრულებელ რეზიუმეს, იდენტიფიცირებულ რისკების გაფრთხილებებს, დაინტერესებული მხარეების რეაქციის ნარატივებს და რაოდენობრივად განსაზღვრულ ნდობის ქულებს. ანგარიშები ექსპორტირებულია სუფთა, დაფაზე გამოსაყენებლად მზა PDF ფაილებად ერთი დაწკაპუნებით. ეს განსაკუთრებით ღირებულია კომუნიკაციების გუნდებისა და აღმასრულებლებისთვის, რომლებსაც სცენარის ანალიზის წარდგენა სჭირდებათ საბჭოსთვის მონაცემების ნულიდან ხელახლა შექმნის გარეშე.

სიმულაციის დასრულების შემდეგ, მომხმარებლებს შეუძლიათ პირდაპირ გაუგზავნონ შეტყობინებები ცალკეულ აგენტებს, რათა გამოიკვლიონ მათი მსჯელობა, შეამოწმონ უკიდურესი შემთხვევები ან შეისწავლონ უმცირესობის თვალსაზრისი, რომელიც შესაძლოა სათაურ ანგარიშში არ იყოს წარმოდგენილი. ეს მნიშვნელოვანი შესაძლებლობაა ბაზრის მკვლევარებისთვის , რომელთაც სურთ ჩაუღრმავდნენ გამონაკლისების ქცევას ან პროდუქტის მენეჯერებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ გაიგონ კონკრეტული სეგმენტი, რომელიც რისკის სიგნალს გამოსცემს.

MiroFish გთავაზობთ Docker Compose-ის სრულ განლაგების ვარიანტს GHCR სურათების ჰოსტინგით ერთი დაწკაპუნებით ლოკალური დაყენებისთვის. ორგანიზაციებს, რომლებსაც აქვთ მონაცემთა მართვის მკაცრი მოთხოვნები, შეუძლიათ მთელი სტეკის გაშვება საკუთარ ინფრასტრუქტურაზე, საკუთარი LLM API გასაღებების და Zep Cloud კონფიგურაციის მიწოდებით მეხსიერების მართვისთვის. რეგულირებადი ინდუსტრიების საწარმო გუნდებისთვის, ეს თვითჰოსტინგიანი გზა უზრუნველყოფს მონაცემთა სრულ კონტროლს, რომელსაც მხოლოდ SaaS-ის კონკურენტები ვერ შეედრებიან.