¿Qué es MiroFish?
MiroFish, incubado por Shanda Group, toma material semilla como una noticia, un borrador de política o una novela, construye un grafo de conocimiento a partir de él, genera personas de agente para las personas y grupos que encuentra y las ejecuta a la vez en plataformas simuladas parecidas a Twitter y a Reddit. Después, un ReportAgent lee el mundo simulado y redacta un informe de predicción, y puedes chatear con cualquier agente o inyectar nuevas variables a mitad de la ejecución.
La simulación en sí es OASIS, de CAMEL-AI, como reconoce el README; MiroFish añade el pipeline, una aplicación web en Vue, Zep Cloud para la memoria de los agentes y el paso del informe. Necesita un endpoint LLM compatible con OpenAI (el README recomienda qwen-plus de Alibaba) y una clave de Zep Cloud, y se ejecuta desde el código fuente o con Docker Compose.
El repositorio se creó el 26 de noviembre de 2025, es AGPL-3.0 y tiene unas 83.700 estrellas en GitHub y 12.700 forks. La última versión etiquetada es la v0.1.2 (7 de marzo de 2026); en julio de 2026 llegó una tanda de correcciones de fiabilidad.
¿Merece la pena MiroFish?
MiroFish es un simulador de escenarios bien empaquetado, no un pronosticador, y esa distinción decide si merece tus tokens. Subes un borrador de política o una noticia, describes lo que quieres saber, y construye personas para la gente y los grupos del texto, las deja publicar, responder, seguir y discutir en dos plataformas simuladas y entrega el resultado a un ReportAgent. El resultado se lee como un pronóstico. A fecha de esta revisión, el proyecto no publica ningún benchmark de precisión ni backtest, y los ejemplos financieros y políticos del README siguen marcados como próximamente.
Casi todo lo difícil es prestado. La sociedad de agentes es OASIS, de CAMEL-AI, un simulador revisado por pares diseñado para hasta un millón de agentes y 23 acciones; la configuración de MiroFish expone 6 acciones en la plataforma tipo Twitter y 13 en la tipo Reddit. Lo que aporta MiroFish es el pegamento: extracción de la semilla a un grafo, generación de personas, la aplicación web, el agente de informes y la posibilidad de entrevistar a los agentes tras una ejecución. Ese pegamento explica sus unas 83.700 estrellas, y también por qué un equipo que solo necesita la simulación puede ir directamente a OASIS.
El coste es lo que hay que planificar. Cada acción de un agente es una llamada al LLM, así que el gasto crece con agentes por rondas; el README advierte de que el consumo es alto y sugiere empezar por debajo de 40 rondas, y el valor por defecto es 10. No se publican recuentos de tokens por ejecución. La memoria pasa por Zep Cloud, cuyo plan gratuito da 10.000 créditos al mes con límites de uso variables; por encima, Flex cuesta $125 al mes por 50.000 créditos.
La pega: las dependencias alojadas y la licencia pesan en contextos serios. Los documentos subidos y la memoria de cada persona salen de tu red hacia tu proveedor de LLM y Zep, lo que descarta material confidencial salvo que cambies al fork MiroFish-Offline, basado en Neo4j y Ollama. AGPL-3.0 implica que un producto alojado construido sobre código modificado debe ofrecer su código fuente a los usuarios. La aplicación web no tiene inicio de sesión en la configuración documentada y la clave secreta de Flask recurre a un valor fijo por defecto, así que debe quedarse en localhost. Las versiones se detuvieron en la v0.1.2 en marzo, con unas 228 incidencias y pull requests abiertas. Y los agentes LLM tienden a seguir a la multitud más que las personas, lo que exagera los efectos de rebaño.
Nuestra opinión: trata una ejecución de MiroFish como un juego de guerra de mesa. Sirve para sacar a la luz reacciones y argumentos en los que no habías pensado, y es una prueba pobre de lo que realmente pasará. Frente a TradingAgents, que al menos permite someter sus decisiones a backtest, exige más fe.
Dónde se gana su sitio
La responsable de comunicación de una marca de consumo mediana
Ver cómo podría recibirse en redes un comunicado de retirada de producto antes de publicarlo
Sube el borrador del comunicado y la cobertura reciente, lanza una simulación de 10 rondas y entrevista a las personas más enfadadas sobre sus motivos. El coste son los tokens del LLM más el plan gratuito de Zep; el valor es una lista de objeciones que responder, no un pronóstico de sentimiento.
Un estudiante de posgrado en ciencias sociales computacionales
Hacer experimentos rápidos de polarización sin montar OASIS a mano
Alimenta MiroFish con un texto de política, cambia una variable a mitad de la ejecución desde la vista de Dios y compara los informes de las dos ejecuciones. Para un trabajo publicable, pasa directamente a OASIS y controla los prompts de los agentes.
Una novelista o guionista de videojuegos
Explorar cómo podría reaccionar un reparto de personajes ante un giro argumental
La propia demo del README continúa Sueño en el pabellón rojo a partir de sus primeros 80 capítulos. Sube tu manuscrito, inyecta el giro y chatea después con los personajes; los manuscritos largos implican más llamadas de extracción al grafo.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Copia .env.example a .env, añade LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME y ZEP_API_KEY, y ejecuta npm run setup:all y npm run dev (Node 18+, Python 3.11 a 3.12, uv), o docker compose up -d. La aplicación sirve en los puertos 3000 y 5001.
- Integraciones
- Cualquier API LLM compatible con OpenAI, con un segundo modelo más rápido opcional; Zep Cloud para la memoria en grafo; OASIS y CAMEL para la simulación. Admite archivos PDF, Markdown y de texto de hasta 50MB.
- Datos y privacidad
- Aplicación autoalojada, pero los documentos semilla, la memoria de las personas y los prompts van a tu proveedor de LLM y a Zep Cloud. Los datos de simulación se guardan en backend/uploads. AGPL-3.0; el fork MiroFish-Offline sustituye Zep y los LLM en la nube por Neo4j y Ollama.
- Coste a escala
- Sin edición de pago. El coste del LLM crece con agentes por rondas y no se publican recuentos de tokens por ejecución; el plan gratuito de Zep son 10.000 créditos al mes, Flex $125/mes por 50.000 créditos.
- Límites
- Sin benchmark de precisión publicado; unas 228 incidencias y pull requests abiertas; ninguna versión etiquetada desde la v0.1.2 en marzo de 2026; los agentes LLM siguen al rebaño más que las personas; sin autenticación integrada.
Lo bueno
- Pipeline de documento a simulación con interfaz web y sin escribir código
- Basado en OASIS, un simulador social revisado por pares
- Entrevista a agentes individuales y al ReportAgent tras una ejecución
- Cualquier endpoint LLM compatible con OpenAI; interfaz en inglés y chino
Lo malo
- Sin benchmark de precisión ni backtest publicados
- El gasto en tokens crece con agentes por rondas; sin cifras por ejecución
- Necesita Zep Cloud, así que los documentos y la memoria salen de tu red
- Sin inicio de sesión en la aplicación web; última versión en marzo de 2026
Ideal para
Equipos de comunicación, políticas públicas e investigación que quieren poner a prueba cómo podría reaccionar el público ante un borrador, y que leerán el resultado como un escenario y no como un pronóstico.
Alternativas a MiroFish
MiroFish: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena MiroFish?
- MiroFish es la forma más sencilla de ver cómo reacciona una multitud de personas LLM ante un documento, pero nada demuestra todavía que sus predicciones superen a un analista atento. Le damos un 3.6 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta MiroFish?
- Gratuito y de código abierto (AGPL-3.0). Pagas los tokens del LLM y la memoria de Zep Cloud por encima de sus 10.000 créditos gratuitos al mes; Zep Flex cuesta $125/mes.
- ¿Qué inconvenientes tiene MiroFish?
- Sin benchmark de precisión ni backtest publicados; el gasto en tokens crece con agentes por rondas; sin cifras por ejecución; necesita Zep Cloud, así que los documentos y la memoria salen de tu red; sin inicio de sesión en la aplicación web; última versión en marzo de 2026.
- ¿Para quién es MiroFish?
- Equipos de comunicación, políticas públicas e investigación que quieren poner a prueba cómo podría reaccionar el público ante un borrador, y que leerán el resultado como un escenario y no como un pronóstico.
- ¿Cuánto cuesta MiroFish para un equipo o en producción?
- Sin edición de pago. El coste del LLM crece con agentes por rondas y no se publican recuentos de tokens por ejecución; el plan gratuito de Zep son 10.000 créditos al mes, Flex $125/mes por 50.000 créditos.
- ¿Es MiroFish seguro para los datos de la empresa?
- Aplicación autoalojada, pero los documentos semilla, la memoria de las personas y los prompts van a tu proveedor de LLM y a Zep Cloud. Los datos de simulación se guardan en backend/uploads. AGPL-3.0; el fork MiroFish-Offline sustituye Zep y los LLM en la nube por Neo4j y Ollama.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a MiroFish?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son TradingAgents y DeerFlow.
Respuestas comprobadas el 3 nov 2026.