MiroFish는 다중 에이전트(multi-agent) 기술을 기반으로 하는 차세대 AI 예측 엔진입니다. 이 프로젝트는 현실 세계의 Seed 정보(예: 속보, 정책 초안, 금융 신호)를 추출하여 고충실도(high-fidelity)의 병렬 디지털 세계를 자동 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 디지털 공간 내에서 수천 개의 독립적인 인격, 장기 기억 및 행동 논리를 갖춘 지능형 에이전트(intelligent agent)들이 자유롭게 상호작용하고 사회적으로 진화합니다. 사용자는 "God's eye view"를 통해 변수를 동적으로 주입하여 미래의 방향을 정밀하게 추론할 수 있습니다.

MiroFish는 사용자가 Seed 자료(데이터 분석 보고서 또는 흥미로운 소설 스토리)를 업로드하고 자연어로 예측 요구 사항을 설명하면, 상세한 예측 보고서와 깊이 있게 상호작용할 수 있는 고충실도 디지털 세계를 반환합니다. MiroFish의 비전은 현실을 반영하는 군집 지능(collective intelligence) 미러를 구축하여, 개별 상호작용에서 발생하는 군집적 발현(collective emergence)을 포착함으로써 기존 예측의 한계를 뛰어넘는 것입니다. 거시적으로는 의사결정자의 리허설 랩(rehearsal lab)으로서 정책 및 홍보에 대한 무위험 시뮬레이션을 가능하게 하며, 미시적으로는 개인 사용자를 위한 창의적인 샌드박스(sandbox)로서 소설 결말 추론이나 브레인스토밍과 같은 재미있는 시뮬레이션을 제공합니다.

핵심 방법론 (Core Methodology):

MiroFish의 워크플로우는 다음 다섯 가지 주요 단계로 구성됩니다:

1. 그래프 구축 (Graph Construction):
   • 현실 세계의 Seed 정보가 추출됩니다.
   • 추출된 정보로부터 개체(individual) 및 집단(collective) 기억이 주입됩니다.
   • 이 정보를 바탕으로 GraphRAG(Graph Retrieval-Augmented Generation) 구조가 구축됩니다. 이는 에이전트들이 복잡한 관계와 지식을 활용하여 추론하고 생성할 수 있도록 하는 핵심적인 기술적 기반입니다.

2. 환경 구축 (Environment Setup):
   • 주입된 데이터에서 개체 간의 관계가 정밀하게 추출됩니다.
   • 각 에이전트에 대한 인물(personae)이 생성되며, 이는 독립적인 인격, 장기 기억 및 행동 논리를 부여하는 역할을 합니다.
   • 시뮬레이션 매개변수(simulation parameters)가 구성되고, 에이전트들이 시뮬레이션 환경에 주입됩니다.

3. 시뮬레이션 시작 (Start Simulation):
   • 이중 플랫폼(dual-platform) 병렬 시뮬레이션이 시작되어 효율성과 안정성을 확보합니다.
   • 사용자의 예측 요구 사항이 자동으로 분석되어 시뮬레이션의 방향을 설정합니다.
   • 시계열 메모리(temporal memory)가 시뮬레이션 진행에 따라 동적으로 업데이트되어 에이전트들이 시간에 따른 변화와 사건을 기억하고 반응할 수 있도록 합니다.

4. 보고서 생성 (Report Generation):
   • ReportAgent라는 특수 에이전트가 활성화됩니다. ReportAgent는 풍부한 도구 세트(toolset)를 갖추고 있으며, 시뮬레이션이 완료된 환경과 심층적으로 상호작용하여 데이터를 수집하고 분석합니다.
   • 이 분석을 통해 상세한 예측 보고서가 생성됩니다.

5. 심층 상호작용 (Deep Interaction):
   • 사용자는 시뮬레이션 세계 내의 임의의 에이전트와 직접 대화하여 특정 상황이나 에이전트의 관점을 탐색할 수 있습니다.
   • 또한 ReportAgent와 대화하여 생성된 보고서에 대한 추가적인 질문을 하거나, 특정 예측 결과에 대한 설명을 요청할 수 있습니다.

MiroFish는 Node.js (프론트엔드) 및 Python (백엔드)으로 구성되어 있으며, OpenAI SDK 포맷을 지원하는 LLM API(예: Alibaba Cloud의 Qwen-plus)와 Zep Cloud를 사용하여 장기 메모리 및 지식 관리를 처리합니다. Docker를 통한 배포도 지원하여 간편한 구축을 가능하게 합니다.