活动与发布预演
在真实受众看到之前，先让一群合成受众体验一次产品发布或品牌焕新。报告会显示哪个群体最先转向、在第几轮转向——你就知道信息会在哪里出问题。
「如果我们在主题演讲前一周预告品牌焕新，谁会走漏消息、谁会叫好、谁会离场？」MiroFish — 在做决定之前，先预演人群的反应
用平实的语言提出一个「如果……会怎样」的问题。MiroFish 把相关角色梳理成知识图谱，让一群 AI 智能体在模拟的社交环境中把你的情景演绎一遍，再交还一份你可以不断追问的预测报告。
60 个智能体 · 1 个意见领袖 · 实时集群
应用场景
合成人群真正派上用场的地方
调价反应
模拟客户、竞争对手和评论者如何回应一次价格调整。你看到的不是单一的预测数字，而是异议如何形成、扩散，最终淡去或凝固成一种叙事。
「如果专业版涨价 20%，被模拟的头 72 小时会是什么样子？」政策压力测试
拟定一项政策或平台规则改动，观察各利益相关群体逐轮的反应。适合发现哪个群体最快组织起反对，以及哪种措辞能化解它。
「如果把场馆宵禁改到 23 点，哪些居民团体会最先行动？」市场叙事动态
追踪新闻爆出后，相互竞争的叙事如何争夺注意力：哪种框架胜出、谁在放大它、局势在第几轮翻转。为决定「回应还是观望」的传播团队而设。
「CEO 离任后，到第十轮，是『大胆转型』还是『悄然退场』占上风？」
工作流程
从提问到预见，五个步骤
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种子输入
从一句话的问题开始，或放入描述情境的 PDF、Markdown、文本文件。种子里的角色与动机越具体，后续每一步就越锐利。
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知识图谱
MiroFish 从你的种子中抽取人物、组织、关系与利害，连成一张知识图谱——也就是模拟将要运行的角色表与线路图。
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多智能体模拟
每个节点都成为拥有自身人设与动机的自主 AI 智能体。它们在模拟的社交环境中逐轮发帖、回应、争论、改变立场——于是舆论动态自然涌现，而非被写死。
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预测报告
运行结束时，MiroFish 把发生的一切综合成一份有结构的报告：最可能的结果、值得关注的风险信号，以及人群实际走过的叙事路径。
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后续追问
报告之后，生成的世界仍然「活着」。你可以问它任何问题——「如果我们早一天回应会怎样？」——得到的答案基于你刚刚跑过的那次模拟，而不是模型的泛泛之谈。
报告结构
一份预测报告长什么样
一个精简样例。情景：一家消费品牌用虚拟数字人替换了长期合作的真人代言人。
执行摘要
这次替换在第 4 轮把受众撕开：核心粉丝视之为背叛，而更年轻的群体在放大它的新鲜感。只有当品牌正面回应这次交接，净情绪才会回升。
风险信号- 忠实粉丝群在两轮内转为负面，并催生「把她请回来」的反向叙事。
- 科技媒体智能体把故事从「品牌焕新」重构为「工作被 AI 取代」，卷入品牌从未触及的受众。
- 离任代言人的沉默被解读为被迫离开，使第 6 轮的负面互动大约翻倍。
- 体面交接——代言人亲自介绍继任者；情绪先降后稳，最终高于基线。
- 文化战爆点——改动变成「AI 取代人」的代理辩论，品牌失去对框架的掌控。
- 新鲜感消退——初期热度飙升，第 8 轮互动衰减，改动被遗忘且无长期损害。
- 哪个账号在忠实粉丝与新鲜感群体之间架起桥梁？
- 如果真人代言人在第一天就发文支持，会有什么变化？
- 一场简短的告别活动能否抬高第 6 轮的情绪下限？
实操建议
如何从模拟中问出锐利的答案
01只问一个锐利的问题
一个决定、一个时间范围、一个受众。「把功能 X 设为付费后的两周内，试用注册会怎样？」胜过「大家会怎么看我们的改动？」——含糊的问题只会产出含糊的人群。
02喂给它真实的角色
最好的种子文件（PDF、MD 或 TXT）会点名具体的人和群体，以及各自想要什么。一句「版主害怕失去地位」，对知识图谱的作用胜过十页泛泛的背景。
03把它当作一次演练来读
预测报告不是判决。从中挖掘你没考虑过的反应和值得追问的下一个问题——再把真正重要的那些拿去用真实数据验证，然后再行动。
常见问题
第一次运行前，人们常问的问题
MiroFish 是什么？
MiroFish 是一款开源的多智能体 AI 情景模拟工具。你描述一个情境或上传资料，它会为其中的参与者构建知识图谱，让它们作为自主智能体在模拟的社交环境中互动，并把结果整理成一份可继续追问的预测报告。
MiroFish 适合哪些场景？
它最擅长「许多人对同一事件做出反应」的问题：营销活动、产品发布、调价、政策公告，以及舆情或市场叙事的变化。只要结果取决于人群如何反应，就可以模拟。
开始使用一定要上传文件吗？
不需要。一句话的问题即可启动一次运行。上传写明真实参与者及其动机的 PDF、Markdown 或文本文件，能让知识图谱更贴合你的具体情境。
预测报告里有什么？
包括最可能结果的执行摘要、模拟暴露出的风险信号、各轮次中形成的叙事路径，以及建议追问的问题。读完后，你还能继续与生成的世界对话，深入探究报告未尽之处。
预测结果保证准确吗？
不保证。MiroFish 是探索性的决策辅助，而非承诺。请把报告当作一次有结构的演练，用来发现你此前没有考虑到的反应与风险，再结合自身判断和真实数据来权衡。
MiroFish 是开源的吗？
是。完整源代码公开在 GitHub：github.com/666ghj/MiroFish。你可以阅读、自行运行、提交 issue 并参与贡献。