Anunciar un cambio y ver cómo reacciona la gente suele costar caro, porque el error ya quedó a la vista del público. MiroFish toma un documento semilla (una noticia, un borrador de política, un informe), crea miles de agentes con personalidad y memoria que interactúan entre sí y te devuelve un informe de cómo podría evolucionar la reacción. Además, puedes conversar con cualquiera de esos agentes.
Para quién NO es
Si lo que quieres es predecir tus ventas o tu demanda del próximo mes, esto no es para ti: sus casos demostrados son la opinión pública sobre un evento universitario y el final perdido de una novela, y la predicción financiera figura como «coming soon». Para mirar tus propios números usa Metabase. Tampoco te conviene si no puedes pagar una API de IA por consumo sin un tope claro, ni si nadie en tu equipo maneja Node, Python y claves de API.
Tiene casi 75 mil estrellas y commits este mismo mes, pero el README no muestra ni una sola medición de qué tanto aciertan sus «predicciones». Trátalo como un ensayo de reacciones posibles para detectar objeciones que no se te habían ocurrido, no como un oráculo para apostar dinero. El error típico es lanzar una simulación grande de entrada: el propio README recomienda empezar con menos de 40 rondas porque la factura de la API crece rápido. Otra cosa que conviene saber: la comunidad y la documentación miran sobre todo a China (grupo de QQ, modelo de Alibaba recomendado).
Tu primer paso
Antes de instalar nada, abre su demo en línea (https://666ghj.github.io/mirofish-demo/) y recorre la simulación de opinión pública que ya tienen armada. Si ese tipo de resultado no te sirve para ninguna decisión real de tu negocio, ahí termina tu prueba.
La guía de implementación de MiroFish
El proyecto es de BaiFu (666ghj) y es gratis: el link de al lado no pide nada. La guía para montarlo sin perderte es nuestra: paso a paso, errores comunes y checklist. Déjanos tu correo y te la enviamos.
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