Shanda Group 'MiroFish', 멀티 에이전트로 미래 예측 시뮬레이션 GitHub 트렌딩

Shanda Group의 전략적 지원과 인큐베이션을 받은 멀티 에이전트 기반 AI 예측 엔진 'MiroFish'가 GitHub 트렌딩에 합류했다. 사용자가 속보, 정책 초안, 금융 시그널 같은 '시드' 정보를 업로드하면 자동으로 고충실도 디지털 평행세계를 구성해 미래를 시뮬레이션한다고 프로젝트는 소개한다.

이 디지털 공간에서는 각자 독립된 성격, 장기 기억, 행동 논리를 가진 수천 개의 지능형 에이전트가 자유롭게 상호작용하며 사회적 진화를 거친다. 사용자는 '신의 시점'에서 변수를 동적으로 주입해 미래 궤적을 정교하게 추론할 수 있다고 설명한다.

입력 절차는 단순하다. 데이터 분석 보고서나 흥미로운 소설 같은 시드 자료를 업로드하고 자연어로 예측 요구사항을 기술하면, MiroFish가 상세 예측 보고서와 상호작용 가능한 고충실도 디지털 세계를 함께 돌려준다.

프로젝트는 활용 시나리오를 거시·미시로 구분한다. 거시 영역에서는 정책과 PR을 위험 없이 시험할 수 있는 의사결정자용 '리허설 실험실'을, 미시 영역에서는 소설 결말을 추정하거나 상상 시나리오를 탐험하는 개인 사용자용 창작 샌드박스를 자처한다.

핵심 처리 단계는 네 가지로 나뉜다. 그래프 빌딩에서 시드 추출과 개인·집단 기억 주입, GraphRAG 구축이 이뤄지고, 환경 셋업에서는 엔티티 관계 추출과 페르소나 생성, 에이전트 설정 주입이 진행된다. 시뮬레이션 단계는 듀얼 플랫폼 병렬 시뮬레이션, 예측 요구 자동 해석, 동적 시간 기억 업데이트로 구성된다.

마지막 보고서 생성 단계에서는 풍부한 툴셋을 갖춘 ReportAgent가 시뮬레이션이 끝난 환경과 깊이 있게 상호작용한다. 결과 단계에서는 사용자가 시뮬레이션 세계 안의 임의 에이전트나 ReportAgent와 직접 채팅할 수 있다.

시연 콘텐츠로는 '우한대학교 여론 보고서'를 시드로 한 예측 시뮬레이션과 '홍루몽' 첫 80장 수십만 자를 토대로 잃어버린 결말을 추정한 사례가 공개돼 있다. 금융 예측과 정치 뉴스 예측 등의 예시는 추가 공개 예정으로 안내됐다.

기술 스택은 Node.js 18 이상, Python 3.11–3.12, uv 패키지 매니저를 요구한다. LLM API는 OpenAI SDK 포맷을 따르는 어떤 API와도 연결되며, 권장 모델로 알리바바 Bailian 플랫폼의 Qwen-plus가 제시된다. 장기 기억용으로는 Zep Cloud의 무료 월 쿼터로도 간단한 사용은 충분하다고 안내한다.

시뮬레이션 엔진은 CAMEL-AI 팀이 오픈소스로 공개한 OASIS(Open Agent Social Interaction Simulations)에 기반한다. MiroFish 팀은 함께 멀티 에이전트 시뮬레이션과 LLM 응용에 관심 있는 정규직·인턴 채용도 진행 중이라고 밝혔다.