Was ist MiroFish?
MiroFish, von der Shanda Group inkubiert, nimmt Ausgangsmaterial wie einen Nachrichtenbericht, einen Gesetzentwurf oder einen Roman, baut daraus einen Wissensgraphen, erzeugt Agenten-Personas für die Menschen und Gruppen darin und lässt sie gleichzeitig auf simulierten Plattformen nach dem Vorbild von Twitter und Reddit laufen. Ein ReportAgent liest anschließend die simulierte Welt und schreibt einen Prognosebericht; du kannst danach mit jedem Agenten chatten oder während des Laufs neue Variablen einspeisen.
Die Simulation selbst ist OASIS von CAMEL-AI, wie das README angibt; MiroFish ergänzt die Pipeline, eine Web-App in Vue, Zep Cloud für das Gedächtnis der Agenten und den Berichtsschritt. Es braucht einen OpenAI-kompatiblen LLM-Endpunkt (das README empfiehlt qwen-plus von Alibaba) und einen Zep-Cloud-Schlüssel und läuft aus dem Quellcode oder per Docker Compose.
Das Repository wurde am 26. November 2025 angelegt, steht unter AGPL-3.0 und hat rund 83.700 GitHub-Sterne und 12.700 Forks. Das letzte getaggte Release ist v0.1.2 (7. März 2026); im Juli 2026 kam eine Reihe von Zuverlässigkeitskorrekturen hinzu.
Lohnt sich MiroFish?
MiroFish ist ein gut verpackter Szenario-Simulator, kein Prognosewerkzeug, und dieser Unterschied entscheidet, ob es deine Tokens wert ist. Du lädst einen Gesetzentwurf oder einen Nachrichtenbericht hoch, beschreibst, was du wissen willst, und es baut Personas für die Menschen und Gruppen im Text, lässt sie auf zwei simulierten Plattformen posten, antworten, folgen und streiten und übergibt das Ergebnis an einen ReportAgent. Die Ausgabe liest sich wie eine Prognose. Zum Zeitpunkt dieser Prüfung veröffentlicht das Projekt keinen Genauigkeits-Benchmark und keinen Backtest, und die Finanz- und Politikbeispiele im README sind weiterhin als demnächst markiert.
Das meiste Schwierige ist geliehen. Die Agentengesellschaft ist OASIS von CAMEL-AI, ein begutachteter Simulator für bis zu eine Million Agenten und 23 Aktionen; die Konfiguration von MiroFish stellt 6 Aktionen auf der Twitter-artigen und 13 auf der Reddit-artigen Plattform bereit. MiroFish liefert den Kitt: Extraktion des Ausgangsmaterials in einen Graphen, Persona-Erzeugung, die Web-App, den Berichtsagenten und die Möglichkeit, Agenten nach einem Lauf zu befragen. Dieser Kitt erklärt die rund 83.700 Sterne, und er erklärt auch, warum ein Team, das nur die Simulation braucht, direkt zu OASIS gehen kann.
Die Kosten muss man einplanen. Jede Agentenaktion ist ein LLM-Aufruf, also wachsen die Ausgaben mit Agenten mal Runden; das README warnt vor hohem Verbrauch und rät, unter 40 Runden zu beginnen, voreingestellt sind 10. Tokenzahlen pro Lauf werden nicht veröffentlicht. Das Gedächtnis läuft über Zep Cloud, dessen kostenlose Stufe 10.000 Credits pro Monat mit schwankenden Rate-Limits bietet; darüber kostet Flex $125 im Monat für 50.000 Credits.
Der Haken: Die gehosteten Abhängigkeiten und die Lizenz schmerzen im ernsthaften Einsatz. Hochgeladene Dokumente und das Gedächtnis jeder Persona verlassen dein Netzwerk in Richtung LLM-Anbieter und Zep, was vertrauliches Material ausschließt, sofern du nicht auf den Fork MiroFish-Offline wechselst, der auf Neo4j und Ollama aufbaut. AGPL-3.0 bedeutet, dass ein gehostetes Produkt auf Basis veränderten Codes den Nutzern seinen Quellcode anbieten muss. Die Web-App hat im dokumentierten Setup keine Anmeldung, und der Flask-Secret-Key fällt auf einen festen Standardwert zurück, sie gehört also auf localhost. Die Releases endeten im März mit v0.1.2, bei rund 228 offenen Issues und Pull Requests. Und LLM-Agenten folgen der Menge stärker als Menschen, was Herdeneffekte überzeichnet.
Unser Fazit: Ein MiroFish-Lauf ist wie ein Planspiel am Tisch zu behandeln. Er fördert Reaktionen und Argumente zutage, an die du nicht gedacht hattest, und ist ein schwacher Beleg dafür, was tatsächlich passieren wird. Neben TradingAgents, das sich wenigstens per Backtest prüfen lässt, verlangt es mehr Vertrauen.
Wo es sich lohnt
Die Kommunikationsleiterin einer mittelgroßen Konsumgütermarke
Vor der Veröffentlichung sehen, wie eine Rückrufmitteilung in sozialen Medien ankommen könnte
Lade den Entwurf der Mitteilung und aktuelle Berichterstattung hoch, starte eine Simulation mit 10 Runden und befrage dann die wütendsten Personas nach ihren Gründen. Die Kosten sind LLM-Tokens plus die kostenlose Zep-Stufe; der Nutzen ist eine Liste von Einwänden, keine Stimmungsprognose.
Ein Masterstudent in Computational Social Science
Schnelle Polarisierungsexperimente fahren, ohne OASIS von Hand zu verdrahten
Füttere MiroFish mit einem Politiktext, ändere während des Laufs eine Variable aus der Gottesperspektive und vergleiche die Berichte beider Läufe. Für publizierbare Arbeit wechsle direkt zu OASIS und steuere die Agenten-Prompts selbst.
Eine Romanautorin oder ein Game Writer
Ausloten, wie eine Figurenriege auf eine Wendung der Handlung reagieren könnte
Die Demo im README setzt Der Traum der roten Kammer anhand der ersten 80 Kapitel fort. Lade dein Manuskript hoch, speise die Wendung ein und chatte danach mit den Figuren; lange Manuskripte bedeuten mehr Aufrufe für die Graph-Extraktion.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Kopiere .env.example nach .env, trage LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME und ZEP_API_KEY ein, dann npm run setup:all und npm run dev (Node 18+, Python 3.11 bis 3.12, uv) oder docker compose up -d. Die App läuft auf den Ports 3000 und 5001.
- Integrationen
- Jede OpenAI-kompatible LLM-API, optional mit einem zweiten, schnelleren Modell; Zep Cloud für das Graph-Gedächtnis; OASIS und CAMEL für die Simulation. Uploads akzeptieren PDF-, Markdown- und Textdateien bis 50MB.
- Daten und Datenschutz
- Selbst gehostete App, aber Ausgangsdokumente, Persona-Gedächtnis und Prompts gehen an deinen LLM-Anbieter und an Zep Cloud. Simulationsdaten liegen unter backend/uploads. AGPL-3.0; der Fork MiroFish-Offline ersetzt Zep und Cloud-LLMs durch Neo4j und Ollama.
- Kosten im großen Maßstab
- Keine kostenpflichtige Edition. LLM-Kosten wachsen mit Agenten mal Runden, Tokenzahlen pro Lauf werden nicht veröffentlicht; Zeps kostenlose Stufe umfasst 10.000 Credits pro Monat, Flex $125/Monat für 50.000 Credits.
- Grenzen
- Kein veröffentlichter Genauigkeits-Benchmark; rund 228 offene Issues und Pull Requests; kein getaggtes Release seit v0.1.2 im März 2026; LLM-Agenten zeigen mehr Herdenverhalten als Menschen; keine eingebaute Authentifizierung.
Was gut ist
- Pipeline vom Dokument zur Simulation mit Web-Oberfläche, ohne Code
- Baut auf OASIS auf, einem begutachteten Sozialsimulator
- Einzelne Agenten und den ReportAgent nach einem Lauf befragen
- Jeder OpenAI-kompatible LLM-Endpunkt; Oberfläche auf Englisch und Chinesisch
Was nicht
- Kein veröffentlichter Genauigkeits-Benchmark oder Backtest
- Tokenverbrauch wächst mit Agenten mal Runden; keine Zahlen pro Lauf
- Braucht Zep Cloud, Dokumente und Gedächtnis verlassen also dein Netzwerk
- Keine Anmeldung in der Web-App; letztes Release im März 2026
Am besten für
Kommunikations-, Politik- und Forschungsteams, die testen wollen, wie eine Öffentlichkeit auf einen Entwurf reagieren könnte, und die das Ergebnis als Szenario statt als Prognose lesen.
Alternativen zu MiroFish
MiroFish: häufige Fragen
- Lohnt sich MiroFish?
- MiroFish ist der einfachste Weg, einer Menge von LLM-Personas bei der Reaktion auf ein Dokument zuzusehen, aber noch belegt nichts, dass seine Prognosen einen aufmerksamen Analysten schlagen. Wir bewerten es mit 3.6 von 5.
- Was kostet MiroFish?
- Kostenlos und Open Source (AGPL-3.0). Du zahlst für LLM-Tokens und für Zep-Cloud-Speicher über die kostenlosen 10.000 Credits pro Monat hinaus; Zep Flex kostet $125/Monat.
- Welche Nachteile hat MiroFish?
- Kein veröffentlichter Genauigkeits-Benchmark oder Backtest; Tokenverbrauch wächst mit Agenten mal Runden; keine Zahlen pro Lauf; Braucht Zep Cloud, Dokumente und Gedächtnis verlassen also dein Netzwerk; Keine Anmeldung in der Web-App; letztes Release im März 2026.
- Für wen eignet sich MiroFish?
- Kommunikations-, Politik- und Forschungsteams, die testen wollen, wie eine Öffentlichkeit auf einen Entwurf reagieren könnte, und die das Ergebnis als Szenario statt als Prognose lesen.
- Was kostet MiroFish für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Keine kostenpflichtige Edition. LLM-Kosten wachsen mit Agenten mal Runden, Tokenzahlen pro Lauf werden nicht veröffentlicht; Zeps kostenlose Stufe umfasst 10.000 Credits pro Monat, Flex $125/Monat für 50.000 Credits.
- Ist MiroFish sicher für Firmendaten?
- Selbst gehostete App, aber Ausgangsdokumente, Persona-Gedächtnis und Prompts gehen an deinen LLM-Anbieter und an Zep Cloud. Simulationsdaten liegen unter backend/uploads. AGPL-3.0; der Fork MiroFish-Offline ersetzt Zep und Cloud-LLMs durch Neo4j und Ollama.
- Was sind die besten Alternativen zu MiroFish?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind TradingAgents und DeerFlow.
Antworten geprüft am 3. Nov. 2026.