Студент из Китая запустил MiroFish — ИИ-симулятор общества и получил $4 млн инвестиций

Песочница, где можно запустить целую страну

Студент из Китая запустил MiroFish — ИИ-симулятор общества и получил $4 млн инвестиций

22-летний Го Ханцзян (псевдоним BaiFu) запустил MiroFish — многоагентную систему прогнозирования, которая строит цифровую копию общества и симулирует поведение тысяч независимых агентов. Проект написан за 10 дней с помощью Claude Code, исходный код открыт на GitHub.

Можно загрузить инфоповод — например, новый закон или финансовую новость — и посмотреть, как виртуальное население начинает обсуждать его, спорить, митинговать или поддерживать.

Источник: https://habr.com/ 

Перед MiroFish был BettaFish — инструмент анализа общественного мнения, который Го сделал как дипломную работу. Научный руководитель сказал прямо: не тянет на диплом. Го запустил всё равно. BettaFish набрал 30K звёзд на GitHub и cтал лидером, обогнав репозитории OpenAI, Google и Microsoft.

На волне этого Chen Tianqiao, основатель Shanda Group, вышел на связь лично, а через 24 часа после первого демо MiroFish —  разработчик получил 30 млн юаней (~$4 млн) на инкубацию.

Как работает MiroFish

Стек: Python + Vue.js, фреймворк мультиагентной симуляции OASIS от CAMEL-AI, долгосрочная память агентов через Zep Cloud, GraphRAG для построения графа знаний из входных данных. Лицензия — AGPL-3.0.

Рабочий процесс выглядит так:

  • загружаете источники: новости, законопроекты, аналитику, официальные заявления;
  • система строит граф сущностей через GraphRAG — люди, организации, связи;
  • генерируются тысячи агентов с уникальной личностью, ролью и памятью;
  • агенты взаимодействуют 40 раундов: спорят, формируют коалиции, реагируют на события;
  • ReportAgent анализирует результат и генерирует структурированный прогноз;
  • можно поговорить с любым агентом напрямую: спросить смоделированного сенатора, почему он проголосовал именно так.

Память у агентов не статическая — они накапливают историю между раундами. Именно это даёт эмерджентное поведение, а не скриптованный результат.

Что важно знать перед запускомПроект работает на любом OpenAI-совместимом API, рекомендуют ставить qwen-plus от Alibaba Dashscope — дешевле при симуляционных нагрузках, на Zep Cloud хватает бесплатного тарифа. Честно о минусах: версия 0.1.0, бэктестов нет, на Windows пока не проверено. Стоимость API растёт быстро — больше 40 раундов симуляции обходится дорого.

Потестить самостоятельно можно на странице с онлайн-демо.

Автор: Анна Грабарчук
Соцсети: Юлия Зубарева
Получите ИТ-профессию
В «Яндекс Практикуме» можно стать разработчиком, тестировщиком, аналитиком и менеджером цифровых продуктов. Первая часть обучения всегда бесплатная, чтобы попробовать и найти то, что вам по душе. Дальше — программы трудоустройства.
Вам может быть интересно
easy
[anycomment]
Exit mobile version