Представьте: вы даете новость о повышении цен на бензин, и через несколько минут наблюдаете, как тысячи виртуальных персонажей спорят, паникуют, договариваются и меняют стратегии. Именно это делает платформа MiroFish, которую студент Го Ханьцзян написал за десять дней в студенческом общежитии.
Технически система работает так: пользователь загружает «зерно»: любой текстовый материал, будь то аналитический отчет, черновик закона или газетная заметка. Платформа автоматически извлекает из него персонажей, связи между ними и контекст среды. Затем запускается симуляция: каждый агент получает уникальный характер, историю и долгосрочную память. Они не просто реагируют на входящий сигнал, они общаются друг с другом, меняют точку зрения под влиянием соседей и принимают решения на основе накопленного опыта.
Под капотом — движок OASIS от команды CAMEL-AI, граф знаний в формате GraphRAG и облачная память через сервис Zep Cloud. Все это работает с любым LLM-провайдером, совместимым с форматом OpenAI API: хоть GPT-4o, хоть китайский Qwen.
Реальные кейсы уже есть, например, Уханьский университет использовал платформу для моделирования общественного мнения вокруг резонансного события на своей территории, и система выдала прогноз по волнам реакции аудитории. Второй кейс еще необычнее: в MiroFish загрузили первые 80 глав классического романа «Сон в красном тереме» — рукопись XVIII века, концовка которой утеряна. Агенты, получив роли персонажей и логику их отношений, разыграли финальные главы самостоятельно. Литературоведы оценили результат как внутренне согласованный.
Трейдеры нашли платформе другое применение: они тестируют на ней финансовые новости до публикации, чтобы считать вероятную реакцию рынка. PR-команды прогоняют черновики антикризисных заявлений, чтобы заранее увидеть, в какой момент текст вызовет волну негатива.
Проект появился на GitHub три месяца назад и за это время набрал больше 13 000 звезд, это темп, который характерен скорее для инструментов уровня зрелых open-source фреймворков. Инвестиционная группа Shanda вложила в стартап 4,1 млн долларов (примерно 324 млн рублей) практически сразу после публикации. Го Ханьцзян собрал вещи, покинул общежитие и теперь руководит командой.
Развернуть систему можно самостоятельно, так как проект открыт на GitHub под лицензией AGPL-3.0, есть Docker-образ и подробная документация на русском и английском языках. Из обязательных зависимостей — Node.js 18+, Python 3.11−3.12 и два API-ключа: для языковой модели и для Zep Cloud, у которого есть бесплатный тариф.
Также недавно рассказывали об умной системе Symphony от OpenAI. Подробности в статье.
