MiroFish 是一個將現實世界數據轉化為數位沙盤的預測引擎。它的核心邏輯不是用單一模型直接預測結果，而是創造一個平行世界，讓大量具有不同性格的 AI 智能體在其中進行社交互動，觀察這些個體互動後產生的群體湧現現象，從而推演事件的可能走向。
這就像是在電腦裡建立一個微縮社會，你丟入一份新聞報導或政策草案，系統會自動生成一群相關的人物，讓他們在模擬的 Twitter 或 Reddit 上吵架、討論，最後你再觀察這場風暴如何演變。
解決的問題 傳統的 AI 預測通常是基於歷史數據的機率推算，難以處理複雜的人類社交心理與突發變量。MiroFish 試圖透過模擬個體行為來預測宏觀趨勢，例如：某項公關危機會如何擴散、政策出台後民眾的反應、甚至小說故事的潛在結局。
核心運作流程 對於初學者來說，可以將其運作流程理解為五個步驟：
第一步，建構知識圖譜。系統讀取你上傳的文件，利用 LLM 分析出其中的實體（如人物、組織）及其關係，並使用 Zep Cloud 構建一個 GraphRAG 圖譜，作為數位世界的底層記憶。
第二步，生成人設。系統從圖譜中提取實體，為每個實體量身打造 AI 人設（Persona），包括年齡、MBTI、職業、立場等，將其轉化為社交媒體模擬平台 OASIS 可識別的 Agent 配置文件。
第三步，啟動模擬。在模擬的 Twitter 和 Reddit 平台上，這些 Agent 根據自己的人設和記憶開始發帖、點讚、轉發。系統會模擬真實的人類作息（如深夜低活、晚間高峰）。
第四步，動態干預。使用者可以從上帝視角注入變量（例如突然發布一則反轉新聞），觀察 Agent 們如何反應。
第五步，生成報告。由一個專門的 ReportAgent 檢索模擬過程中的所有對話紀錄，分析群體情緒與趨勢，產出一份詳細的預測分析報告。
技術亮點 整合了 GraphRAG 與社交模擬。它不只是簡單的對話，而是將知識圖譜作為 Agent 的長期記憶，使 Agent 的行為有據可依。 雙平台並行模擬。同時在 Twitter 和 Reddit 兩種不同社交邏輯的環境中運行，捕捉不同平台對同一事件的反應差異。 全自動化配置。從文本分析到人設生成，再到模擬參數設置，全程由 LLM 自動完成，降低了使用者設定複雜參數的門檻。
適合誰使用 希望在零風險環境下測試公關方案或政策反應的決策者。 想要探索劇情走向、進行世界觀推演的創作者或小說作者。 研究多智能體系統（Multi-Agent System）與群體智能湧現的開發者。
實務限制與導入風險 極高的 Token 消耗。由於需要數千個 Agent 進行多輪對話，且每輪都需要調用 LLM，API 成本會迅速攀升。 對外部服務依賴嚴重。系統高度依賴 Zep Cloud 處理記憶與圖譜，以及高性能 LLM（如 Qwen-plus 或 GPT-4o）來維持人設的一致性。 模擬不等於現實。AI Agent 的行為是基於 LLM 的擬人化模擬，而非真實人類心理，預測結果僅供參考，不能作為絕對的科學依據。
成熟度判斷 該項目目前處於功能演示（Demo）階段。雖然工作流完整，且提供了 Docker 部署與前端介面，但其核心能力依賴於底層的 OASIS 框架與 LLM 的推理能力。它更像是一個強大的技術整合樣板，展示了如何將圖譜記憶與社交模擬結合，而非一個開箱即用的商業預測產品。