대본 기획 도우미▸ 
AI 앱 
AI 뉴스 
MiroFish: 멀티 에이전트 기술 기반 AI 예측 엔진
MiroFish: 멀티 에이전트 기술 기반 AI 예측 엔진소개
MiroFish는 최근 GitHub 글로벌 트렌드 차트에서 상위권을 기록한 오픈소스 ai 예측 엔진으로, 중국과학기술대학교의 20세 학부생 BaiFu(郭航江)가 개발했으며, 선다그룹 창업자인 천톈차오(陈天桥)로부터 3,000만 위안의 투자를 유치했습니다.
MiroFish는 다중 에이전트 기술을 활용한 AI 예측 엔진으로, "다양한 사물을 예측할 수 있는 간결하고 범용적인 군집 지능 엔진"이라는 포지셔닝을 가지고 있습니다.
이 엔진의 핵심 설계 사고방식은 "평행 디지털 세계"를 구축하는 것입니다. 즉, 현실 세계에서 "씨앗 정보"를 추출합니다. 여기에는突发 뉴스, 정책 초안, 금융 신호 또는 소설 텍스트와 같은 내용이 포함되며, 이를 바탕으로 자동으로 고정밀도의 가상 디지털 세계를 구축합니다. 이 가상 공간에는 수천 개의 독립적인 페르소나, 장기 기억 및 행동 로직을 갖춘 에이전트들이 있으며, 이들은 서로 자유롭게 교류하고 사회적 관계를 발전시킵니다. 사용자는 마치 "신의 시점"과 같은 위치에서 실시간으로 일부 변수를 추가할 수 있으며, 이를 통해 미래의 발전 방향을 보다 정확하게 추론할 수 있습니다.
이 프로젝트는 2025년 12월에 정식 공개되었으며, AGPL-3.0 오픈소스 라이선스를 채택하고 있습니다. 현재 GitHub에서 받은 Star 수는 10K를 넘어섰습니다.
MiroFish 기능 특징
그래프 구축 측면: 시계열 GraphRAG 기술을运用하여, 씨앗 재료로부터 핵심 개체 및 그들 사이의 관계를 추출하여 동적인 지식 그래프를 구축합니다. 예를 들어 《홍루몽(紅樓夢)》 사례에서 시스템은 15만 자 원작 내용을 바탕으로 905개의 개체 노드와 3,822개의 관계 엣지를 생성했습니다.
에이전트 생성 측면: 구축된 지식 그래프를 기반으로 개체 간의 관계를 자동으로 추출하여, 독립적인 페르소나, 입장 및 배경을 갖춘 에이전트 "인设"을 생성하고, 이들에게 장기 기억을 부여합니다.
군집 지능 진화 측면: 듀얼 플랫폼 동시 시뮬레이션을 시작하여, 수십에서 수백 개에 이르는 에이전트가 각자의 독립된 환경에서 특정 의제에 대해 토론, 게임 및 행동을 펼치도록 함으로써 현실 사회에서의 여론 발효, 군집 양극화 등 현상을 모사합니다.
동적 변수 주입 측면: 사용자는 시뮬레이션 과정에서 새로운 변수를 실시간으로 추가할 수 있습니다(예: "정책이 일주일 먼저 발표된다면"), 나비 효과와 유사한 상황이 가상 사회 발전에 미치는 영향을 관찰할 수 있습니다.
시각화 보고서 측면: 전담 ReportAgent가 모든 에이전트의 행동 및 진화 결과를 종합적으로 분석하여, 사건 발전 맥락, 핵심 노드, 추세 판단 및 리스크 경보를 포함한 구조화된 예측 보고서를 출력합니다.
심층 인터랙션 탐색 측면: 시뮬레이션이 완료된 후, 사용자는 임의의 에이전트와 일대일 대화를 나누어 그들의 관점 및 의사 결정 로직을 질문할 수 있으며, ReportAgent와도 교류하여 예측 결과를 유연하게 확인할 수 있습니다.
MiroFish 기술 강점
CAMEL-AI 팀이 오픈소스로 공개한 OASIS 시뮬레이션 엔진을采用하여, 백만 단위 에이전트의 동시 상호작용을 지원할 수 있습니다.
Zep Cloud 기술을 통합하여, 에이전트의 장기 기억 관리를 실현했습니다.
일시 정지 및 재개 기능을 지원하여, 사용자가 예측 진행 과정을 유연하게 제어할 수 있습니다.
MiroFish 활용 시나리오
MiroFish는 진지한 예측부터 재미있는 시뮬레이션까지 다양한 장면에 적용됩니다:
거시적 의사 결정 리허설
여론 위기 대응: 핫이슈 사건의 여론 전파 경로, 대중 정서 변화 상황, KOL 반응 추세 및 잠재적 리스크 포인트를 예측하여, 관련 담당자가 미리 대응 전략을 수립하도록 지원합니다.
정책 효과 평가: 리스크가 존재하지 않는 환경에서, 정책 발표 이후 사회 각계각층의 반응을 시뮬레이션하고, 서로 다른 발표 시기 및措辞(표현)에 따른 효과를 테스트합니다.
기업 전략 분석: 상장기업에 부정적 뉴스가 발생했을 때 주가에 미치는 충격을 시뮬레이션하거나, 기업이 대규모 펀딩을 진행한 후 전략적 진화 및 시장에 미치는 영향을 예측합니다.
미시적 창의적 탐색
문학 창작: 소설 줄거리의 분기 전개 및 최종 결말을 추론합니다. 공식 데모 사례에는 《홍루몽》 전 80회 내용을 바탕으로 실전된 결말을 예측하는 내용이 포함되어 있습니다.
엔터테인먼트 시뮬레이션: 갖가지 기발한 "브레인 스토밍" 시나리오, 예를 들어 허구적 인물이 특정 상황下的에서 보이는 행동 반응 등을 탐구합니다.
금융 예측
금융 신호가 시장 정서에 미치는 영향을 분석하고, 서로 다른 시장 조건에서 군집이 보이는 행동을 시뮬레이션합니다.
MiroFish 장점 분석
사용 진입 장벽이 매우 낮음: 자연어를 통한 인터랙션 방식을 채택하여, 사용자가 코드를 알 필요가 없고 복잡한 파라미터를 이해할 필요도 없으며, "대화만 할 수 있다면 이 소프트웨어를 사용할 수 있습니다".
높은 시뮬레이션 충실도: 에이전트는 장기 기억과 독립적인 페르소나를 갖추고 있어, 그들의 행동 로직이 실제 인간과较为 가까우며, 현실 사회와 유사한 군집 역학을呈现할 수 있습니다.
무위험 시행착오: 의사 결정자에게 안전한 리허설 공간을 제공하여, 현실 세계에서의 시도로 인한 막대한 비용을 피할 수 있습니다.
양호한 오픈소스 생태계: 코드가 오픈소스로 공개되어 있으며(AGPL-3.0 라이선스 채택), 로컬 배포 및二次 개발을 지원하고, 커뮤니티도较为活跃합니다.
유연한 배포 방식: 온라인 Demo, 소스코드 배포, Docker 배포 등 세 가지 방식을 제공합니다.
MiroFish 사용 방법
1. 온라인 체험
공식 Demo 주소에 직접 접속하여 사전 설정된 사례를 체험합니다(예: 武汉大学 여론 추론, 《홍루몽》续写):
https://666ghj.github.io/mirofish-demo/
2. 로컬 배포
환경 요구 사항: Node.js 18+, Python 3.11-3.12, uv 패키지 매니저
# 克隆仓库 git clone https://github.com/666ghj/MiroFish # 配置密钥 cp .env.example .env # 编辑 .env 填入 LLM API Key 和 Zep API Key # 一键安装依赖 npm run setup:all # 启动服务 npm run dev # 前端访问 localhost:3000，后端 API 运行在 localhost:5001
3. Docker 배포
.env 파일 설정을 완료한 후 실행:
docker compose up -d
MiroFish 사용 프로세스
씨앗 재료 업로드: 분석 보고서, 소설 텍스트 또는 뉴스 등 원본 자료를 업로드합니다.
예측 필요 서술: 자연어로 추론하고자 하는 문제를 명확하게 설명합니다(예: "이 사건이 발표된 후, 대중의 주요 반대 목소리는 어떤 방면에 집중될 것인가").
시스템 구축 대기: 시스템이 자동으로 지식 그래프 구축, 에이전트 생성 및 환경 설정 등의 작업을 완료합니다.
시뮬레이션 실행: 시뮬레이션 라운드 수를 설정하고, 에이전트 간의 상호작용 및 사회 진화 상황을 관찰합니다.
보고서 확인 및 인터랙션: 예측 보고서를 읽거나, 특정 에이전트와 심층 대화하여 세부 내용을 추가로 탐구합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: MiroFish는 무료인가요?
A: 네, MiroFish는 AGPL-3.0 오픈소스 라이선스를 채택하고 있으며, 코드는 완전히 무료입니다. 단, 사용할 때 직접 대형 모델 API Key(예: 알리운百炼 등)를 준비해야 하며, API 호출 비용이 발생할 수 있습니다.
Q: MiroFish와 BettaFish는 어떤 관계인가요?
A: BettaFish(微舆)는 저자가 이전에 개발한 작품으로, 주로 여론 분석(즉, 과거에 일어난 일을 분석하는 것)에 집중합니다. MiroFish는 그 업그레이드 버전으로, 주로 예측 추론(즉, 미래의 일을 예측하는 것)에 중점을 둡니다. 양자의 관계는 "백미러"와 "망원경"에 비유됩니다.
Q: 프로그래밍 기초가 있어야 사용할 수 있나요?
A: 필요 없습니다. 이 제품의 설계 철학은 극도의 간결함을 추구하는 것이며, 사용자는 자연어로 자신의 필요를 서술하기만 하면 됩니다. 모든 복잡한 설정은 AI가 백엔드에서 자동으로 완료합니다.
Q: 어떤 대형 모델을 지원하나요?
A: 이론적으로는 OpenAI SDK 형식에 맞는 모든 LLM API를 지원하며, 공식 예시에서는 기본적으로 알리百炼 플랫폼의 qwen-plus 사용을 권장합니다.
Q: 어떤 내용을 예측할 수 있나요?
A: 현재 공식 예시에는 핫이슈 여론, 캠퍼스 사건, 소설 결말 추론 등이 포함되어 있습니다. 금융, 시정 요강 등 더 많은 장면의 추론 기능이陆续 업데이트될 예정입니다.
Q: 시뮬레이션 과정을 중단할 수 있나요?
A: 네, MiroFish는 시뮬레이션의 일시 정지 및 재개 기능을 지원하며, 사용자가 예측 진행 과정을 유연하게 제어할 수 있습니다.
h2>MiroFish 프로젝트 리소스GitHub 저장소: https://github.com/666ghj/MiroFish
온라인 데모: https://666ghj.github.io/mirofish-demo/
