MiroFish

MiroFish skapar tusentals AI agenter, som var och en bär på sitt eget minne, sina egna övertygelser och sin egen inflytandeprofil, och släpper lös dem i en simulerad social miljö med dubbla plattformar som speglar verkliga dynamiker som Twitter och reddit.

Agenter argumenterar, ändrar åsikter, bildar koalitioner och uppvisar framväxande flockbeteende. Detta ger strateger en mycket mer exakt bild av allmänhetens eller intressenternas reaktioner än någon enskild modell någonsin skulle kunna, och fångar polarisering och koalitionsförändringar innan de inträffar i verkligheten.

Istället för att arbeta utifrån generiska träningsdata läser MiroFish dina uppladdade dokument, PDF-filer, Markdown-filer eller vanlig text upp till 30 MB och konverterar innehållet till en strukturerad kunskapsgraf. Denna graf definierar de aktörer, incitament och begränsningar som formar agenternas beteende under simuleringen.

Den praktiska fördelen är att varje prediktionsrapport är baserad på din faktiska affärskontext, inte ett statistiskt medelvärde av någon annan.'s data.

När en simulering körs kan användare injicera nya variabler från ett top-down-kontrollperspektiv för att se hur agentpopulationen reagerar på ändrad indata. Det här är funktionen som skiljer MiroFish från statiska analysverktyg . Du kan stresstesta flera versioner av ett produktlanseringsmeddelande, ett prisändringsmeddelande eller ett policyutkast inom samma session och jämföra framväxande resultat i varje scenario.

Varje genomförd simulering producerar en fullständigt strukturerad rapport som innehåller en sammanfattning, identifierade riskvarningar, berättelser om intressenters reaktioner och kvantifierade konfidenspoäng. Rapporterna kan exporteras som rena, styrelseklara PDF-filer med ett enda klick. Detta är särskilt värdefullt för kommunikationsteam och chefer som behöver presentera scenarioanalyser för en styrelse utan att behöva bygga om data från grunden.

Efter att simuleringen är avslutad kan användare direkt meddela enskilda agenter för att fråga dem om deras resonemang, testa marginalfall eller utforska minoritetssynpunkter som rubrikrapporten kanske inte har tagit upp. Detta är en meningsfull funktion för marknadsundersökare som vill fördjupa sig i exceptionellt beteende eller produktchefer som behöver förstå det specifika segment som driver en risksignal.

MiroFish levererar ett komplett Docker Compose-distributionsalternativ med GHCR-avbildningshosting för lokal installation med ett klick. Organisationer med strikta krav på datastyrning kan köra hela stacken på sin egen infrastruktur och tillhandahålla sina egna LLM API-nycklar och Zep Cloud-konfiguration för minneshantering. För företagsteam i reglerade branscher ger denna självhostade väg fullständig datakontroll som SaaS-enbart konkurrenter inte kan matcha.