MiroFish — китайский движок swarm-интеллекта для предсказаний чего угодно.
Цифровая песочница, в которой можно «проиграть» будущее до того, как оно случится 🤯
По рекомендации коллег наткнулся на MiroFish и залип на вечер. Это один из тех редких проектов, после которых начинаешь по-другому смотреть на возможности AI. Ощущение, что ты не просто пользуешься инструментом, а наблюдаешь зарождение новой парадигмы.
Суть очень мощная: ты загружаешь «семена» - новости, отчёты, сценарии, идеи. Система на их основе строит цифровой мир, в котором существуют тысячи агентов с памятью, логикой и поведением. Они взаимодействуют друг с другом, формируют социальные связи, эволюционируют. А ты смотришь на всё это сверху - как наблюдатель или даже архитектор, который может вбрасывать новые переменные и смотреть, к чему это приведёт 🔮
Где это применимо. На макроуровне - политики и аналитики могут прогонять решения до внедрения. По сути это zero-risk rehearsal реальности, когда можно увидеть последствия до того, как они наступят. На микроуровне - писатели, исследователи и продуктологи могут моделировать сценарии, искать неожиданные исходы и даже дописывать «невозможные» версии событий.
Технологически тоже интересно: используется GraphRAG и долговременная память через Zep, двухуровневая симуляция, автоматическая генерация отчётов через ReportAgent, плюс возможность общаться с любым агентом внутри мира. То есть это уже не просто модель - это полноценная среда.
Мой главный инсайт: это ещё один принципиально новый AI инструмент. Следующий после «AI как агент» - это «AI как симуляция реальности». В какой-то момент ловишь себя на мысли, что ты больше не анализируешь мир - ты его симулируешь.
Техника:
• Opensource
• Node + Python
• GraphRAG + Zep Cloud для памяти
• Dual-platform симуляция
• ReportAgent для генерации отчётов после прогона
• Можно зачатиться с любым агентом внутри мира
Примеры: прогноз общественного мнения, предсказание «потерянной» концовки «Сна в красном тереме» (по первым 80 главам).
P.S. Сложности с запуском возникают 🤯 Но если вкраце, в результате этого эксперимента я получил прогноз с 60%, что мировые конфликты будут тянуться ещё 2 года…
Вывод: технология, с помощью которой будущее можно не «угадывать», а «симулировать и выбирать сценарий», цифровой песочницей репетировать будущее. Если есть потребность в прогнозировании - вот он реальный инструмент.
👨💻 @corpent #ai #агенты #llm #future #прогнозирование #форсайт #симуляция
Цифровая песочница, в которой можно «проиграть» будущее до того, как оно случится 🤯
По рекомендации коллег наткнулся на MiroFish и залип на вечер. Это один из тех редких проектов, после которых начинаешь по-другому смотреть на возможности AI. Ощущение, что ты не просто пользуешься инструментом, а наблюдаешь зарождение новой парадигмы.
Суть очень мощная: ты загружаешь «семена» - новости, отчёты, сценарии, идеи. Система на их основе строит цифровой мир, в котором существуют тысячи агентов с памятью, логикой и поведением. Они взаимодействуют друг с другом, формируют социальные связи, эволюционируют. А ты смотришь на всё это сверху - как наблюдатель или даже архитектор, который может вбрасывать новые переменные и смотреть, к чему это приведёт 🔮
Где это применимо. На макроуровне - политики и аналитики могут прогонять решения до внедрения. По сути это zero-risk rehearsal реальности, когда можно увидеть последствия до того, как они наступят. На микроуровне - писатели, исследователи и продуктологи могут моделировать сценарии, искать неожиданные исходы и даже дописывать «невозможные» версии событий.
Технологически тоже интересно: используется GraphRAG и долговременная память через Zep, двухуровневая симуляция, автоматическая генерация отчётов через ReportAgent, плюс возможность общаться с любым агентом внутри мира. То есть это уже не просто модель - это полноценная среда.
Мой главный инсайт: это ещё один принципиально новый AI инструмент. Следующий после «AI как агент» - это «AI как симуляция реальности». В какой-то момент ловишь себя на мысли, что ты больше не анализируешь мир - ты его симулируешь.
Техника:
• Opensource
• Node + Python
• GraphRAG + Zep Cloud для памяти
• Dual-platform симуляция
• ReportAgent для генерации отчётов после прогона
• Можно зачатиться с любым агентом внутри мира
Примеры: прогноз общественного мнения, предсказание «потерянной» концовки «Сна в красном тереме» (по первым 80 главам).
P.S. Сложности с запуском возникают 🤯 Но если вкраце, в результате этого эксперимента я получил прогноз с 60%, что мировые конфликты будут тянуться ещё 2 года…
Вывод: технология, с помощью которой будущее можно не «угадывать», а «симулировать и выбирать сценарий», цифровой песочницей репетировать будущее. Если есть потребность в прогнозировании - вот он реальный инструмент.
👨💻 @corpent #ai #агенты #llm #future #прогнозирование #форсайт #симуляция