MiroFish

MiroFish rozmnaża tysiące AI agentów, z których każdy ma swoją własną pamięć, przekonania i profil wpływu, i wypuszcza ich w symulowanym środowisku społecznym o dwóch platformach, które odzwierciedla dynamikę rzeczywistego świata, takiego jak Twitter i Reddit.

Agenci kłócą się, zmieniają opinie, tworzą koalicje i wykazują zachowania stadne. To daje strategom o wiele dokładniejszy obraz reakcji opinii publicznej lub interesariuszy niż jakikolwiek pojedynczy model, rejestrując polaryzację i zmiany koalicji, zanim do nich dojdzie.

Zamiast pracować na ogólnych danych treningowych, MiroFish odczytuje przesłane dokumenty, pliki PDF, pliki Markdown lub zwykły tekst o rozmiarze do 30 MB i konwertuje ich zawartość na ustrukturyzowany graf wiedzy. Ten graf definiuje aktorów, bodźce i ograniczenia, które kształtują zachowanie agenta podczas symulacji.

Praktyczną korzyścią jest to, że każdy raport prognozujący opiera się na rzeczywistym kontekście biznesowym, a nie na średniej statystycznej kogoś innego's danych.

Po uruchomieniu symulacji użytkownicy mogą wprowadzać nowe zmienne z perspektywy sterowania odgórnego, aby zobaczyć, jak populacja agentów reaguje na zmienione dane wejściowe. To właśnie ta funkcja wyróżnia MiroFish spośród narzędzi do analizy statycznej . Można testować obciążeniowo wiele wersji komunikatu o wprowadzeniu produktu na rynek, ogłoszenia o zmianie cen lub projektu polityki w ramach tej samej sesji i porównywać pojawiające się rezultaty w każdym scenariuszu.

Każda ukończona symulacja generuje w pełni ustrukturyzowany raport zawierający streszczenie, zidentyfikowane ostrzeżenia dotyczące ryzyka, narracje dotyczące reakcji interesariuszy oraz ilościowe wskaźniki zaufania. Raporty można wyeksportować jako czyste, gotowe do przekazania zarządowi pliki PDF jednym kliknięciem. Jest to szczególnie cenne dla zespołów ds. komunikacji i kadry kierowniczej, która musi przedstawić zarządowi analizę scenariuszy bez konieczności ponownego tworzenia danych.

Po zakończeniu symulacji użytkownicy mogą bezpośrednio wysyłać wiadomości do poszczególnych agentów, aby zbadać ich rozumowanie, przetestować skrajne przypadki lub zbadać punkty widzenia mniejszości, które mogły nie zostać ujęte w raporcie głównym. Jest to przydatna funkcja dla badaczy rynku , którzy chcą zgłębić zachowania odstające od normy, lub menedżerów produktu, którzy muszą zrozumieć konkretny segment generujący sygnał ryzyka.

MiroFish oferuje pełną opcję wdrożenia Docker Compose z hostingiem obrazów GHCR, umożliwiającą lokalną konfigurację jednym kliknięciem. Organizacje o rygorystycznych wymaganiach dotyczących zarządzania danymi mogą uruchomić cały stos na własnej infrastrukturze, dostarczając własne klucze API LLM i konfigurację Zep Cloud do zarządzania pamięcią. Dla zespołów korporacyjnych w regulowanych branżach ta ścieżka samodzielnego hostingu zapewnia pełną kontrolę nad danymi, której nie mogą dorównać konkurenci oferujący wyłącznie usługi SaaS.