MiroFish：基於多智能體社交模擬的 AI 預測引擎
該系統在工程整合上表現卓越，成功將 RAG、知識圖譜與大規模 Agent 互動串聯，將 AI 預測從『機率猜測』提升至『過程模擬』，具有高度的實作參考價值。然而，其核心競爭力依賴於外部框架而非原創算法，且極高的 Token 成本與對初始資料的敏感度使其在商業落地時存在顯著的經濟風險與偏差風險。
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該系統在工程整合上表現卓越，成功將 RAG、知識圖譜與大規模 Agent 互動串聯，將 AI 預測從『機率猜測』提升至『過程模擬』，具有高度的實作參考價值。然而，其核心競爭力依賴於外部框架而非原創算法，且極高的 Token 成本與對初始資料的敏感度使其在商業落地時存在顯著的經濟風險與偏差風險。
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