O que é MiroFish?
O MiroFish, incubado pelo Shanda Group, pega um material de partida como uma notícia, uma minuta de política ou um romance, constrói um grafo de conhecimento a partir dele, gera personas de agentes para as pessoas e os grupos que encontra e as coloca para rodar ao mesmo tempo em plataformas simuladas parecidas com o Twitter e o Reddit. Depois, um ReportAgent lê o mundo simulado e escreve um relatório de previsão, e você pode conversar com qualquer agente ou injetar novas variáveis no meio da execução.
A simulação em si é o OASIS, da CAMEL-AI, como o README reconhece; o MiroFish acrescenta o pipeline, um app web em Vue, o Zep Cloud para a memória dos agentes e a etapa do relatório. Ele precisa de um endpoint LLM compatível com a OpenAI (o README recomenda o qwen-plus da Alibaba) e de uma chave do Zep Cloud, e roda a partir do código-fonte ou com Docker Compose.
O repositório foi criado em 26 de novembro de 2025, é AGPL-3.0 e tem cerca de 83.700 estrelas no GitHub e 12.700 forks. A última versão com tag é a v0.1.2 (7 de março de 2026); um lote de correções de confiabilidade chegou em julho de 2026.
MiroFish vale a pena?
O MiroFish é um simulador de cenários bem empacotado, não um previsor, e essa distinção decide se ele vale os seus tokens. Você envia uma minuta de política ou uma notícia, descreve o que quer saber, e ele cria personas para as pessoas e os grupos do texto, deixa que publiquem, respondam, sigam e discutam em duas plataformas simuladas e entrega o resultado a um ReportAgent. O resultado parece uma previsão. Na data desta verificação, o projeto não publica nenhum benchmark de precisão nem backtest, e os exemplos financeiros e políticos do README continuam marcados como em breve.
Quase toda a parte difícil é emprestada. A sociedade de agentes é o OASIS, da CAMEL-AI, um simulador revisado por pares feito para até um milhão de agentes e 23 ações; a configuração do MiroFish expõe 6 ações na plataforma estilo Twitter e 13 na estilo Reddit. O que o MiroFish acrescenta é a cola: extração do material de partida para um grafo, geração de personas, o app web, o agente de relatórios e a possibilidade de entrevistar os agentes depois de uma execução. Essa cola explica as cerca de 83.700 estrelas, e também por que uma equipe que só precisa da simulação pode ir direto ao OASIS.
O custo é o que precisa ser planejado. Cada ação de agente é uma chamada ao LLM, então o gasto cresce com agentes vezes rodadas; o README avisa que o consumo é alto e sugere começar abaixo de 40 rodadas, e o padrão é 10. Contagens de tokens por execução não são publicadas. A memória passa pelo Zep Cloud, cujo plano gratuito dá 10.000 créditos por mês com limites de taxa variáveis; acima disso, o Flex custa $125 por mês por 50.000 créditos.
O porém: as dependências hospedadas e a licença pesam em usos sérios. Os documentos enviados e a memória de cada persona saem da sua rede para o seu provedor de LLM e para o Zep, o que descarta material confidencial, a não ser que você troque para o fork MiroFish-Offline, baseado em Neo4j e Ollama. A AGPL-3.0 significa que um produto hospedado construído sobre código modificado precisa oferecer o código-fonte aos usuários. O app web não tem login na configuração documentada e a chave secreta do Flask recai num valor fixo padrão, então ele deve ficar em localhost. As versões pararam na v0.1.2 em março, com cerca de 228 issues e pull requests abertos. E agentes LLM tendem a seguir a multidão mais do que as pessoas, o que exagera os efeitos de manada.
Nossa opinião: trate uma execução do MiroFish como um jogo de guerra de tabuleiro. Ela é boa para revelar reações e argumentos em que você não tinha pensado, e é uma prova fraca do que vai de fato acontecer. Ao lado do TradingAgents, que ao menos permite fazer backtest das suas decisões, ele pede mais fé.
Onde ele se destaca
A gerente de comunicação de uma marca de consumo de porte médio
Ver como um comunicado de recall pode repercutir nas redes sociais antes de ser publicado
Envie a minuta do comunicado e a cobertura recente, rode uma simulação de 10 rodadas e depois entreviste as personas mais irritadas sobre seus motivos. O custo são os tokens do LLM mais o plano gratuito do Zep; o valor é uma lista de objeções a responder, não uma previsão de sentimento.
Um aluno de pós-graduação em ciências sociais computacionais
Fazer experimentos rápidos de polarização sem montar o OASIS na mão
Alimente o MiroFish com um texto de política, mude uma variável no meio da execução pela visão de Deus e compare os relatórios das duas execuções. Para um trabalho publicável, passe direto ao OASIS e controle os prompts dos agentes.
Uma romancista ou roteirista de games
Explorar como um elenco de personagens pode reagir a uma reviravolta
A própria demo do README continua O Sonho da Câmara Vermelha a partir dos primeiros 80 capítulos. Envie seu manuscrito, injete a reviravolta e converse depois com os personagens; manuscritos longos significam mais chamadas de extração para o grafo.
Antes de decidir
- Configuração
- Copie .env.example para .env, preencha LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME e ZEP_API_KEY e rode npm run setup:all e npm run dev (Node 18+, Python 3.11 a 3.12, uv), ou docker compose up -d. O app atende nas portas 3000 e 5001.
- Integrações
- Qualquer API LLM compatível com a OpenAI, com um segundo modelo mais rápido opcional; Zep Cloud para a memória em grafo; OASIS e CAMEL para a simulação. Aceita arquivos PDF, Markdown e de texto de até 50MB.
- Dados e privacidade
- App auto-hospedado, mas documentos de partida, memória das personas e prompts vão para o seu provedor de LLM e para o Zep Cloud. Os dados de simulação ficam em backend/uploads. AGPL-3.0; o fork MiroFish-Offline troca o Zep e os LLMs na nuvem por Neo4j e Ollama.
- Custo em escala
- Sem edição paga. O custo do LLM cresce com agentes vezes rodadas e contagens de tokens por execução não são publicadas; o plano gratuito do Zep tem 10.000 créditos por mês, o Flex $125/mês por 50.000 créditos.
- Limites
- Nenhum benchmark de precisão publicado; cerca de 228 issues e pull requests abertos; nenhuma versão com tag desde a v0.1.2 em março de 2026; agentes LLM seguem a manada mais do que pessoas; sem autenticação embutida.
O que é bom
- Pipeline de documento para simulação com interface web e sem escrever código
- Construído sobre o OASIS, um simulador social revisado por pares
- Entreviste agentes individuais e o ReportAgent depois de uma execução
- Qualquer endpoint LLM compatível com a OpenAI; interface em inglês e chinês
O que não é
- Nenhum benchmark de precisão ou backtest publicado
- O gasto de tokens cresce com agentes vezes rodadas; sem números por execução
- Exige o Zep Cloud, então documentos e memória saem da sua rede
- Sem login no app web; última versão em março de 2026
Ideal para
Equipes de comunicação, políticas públicas e pesquisa que querem testar como o público pode reagir a uma minuta, e que vão ler o resultado como um cenário, não como uma previsão.
Alternativas ao MiroFish
MiroFish: perguntas frequentes
- MiroFish vale a pena?
- O MiroFish é o jeito mais fácil de ver uma multidão de personas LLM reagir a um documento, mas nada mostra ainda que suas previsões superam um analista atento. Damos nota 3.6 de 5.
- Quanto custa MiroFish?
- Gratuito e de código aberto (AGPL-3.0). Você paga os tokens do LLM e a memória do Zep Cloud acima dos 10.000 créditos gratuitos por mês; o Zep Flex custa $125/mês.
- Quais são as desvantagens de MiroFish?
- Nenhum benchmark de precisão ou backtest publicado; o gasto de tokens cresce com agentes vezes rodadas; sem números por execução; exige o Zep Cloud, então documentos e memória saem da sua rede; sem login no app web; última versão em março de 2026.
- Para quem MiroFish é indicado?
- Equipes de comunicação, políticas públicas e pesquisa que querem testar como o público pode reagir a uma minuta, e que vão ler o resultado como um cenário, não como uma previsão.
- Quanto custa MiroFish para uma equipe ou em produção?
- Sem edição paga. O custo do LLM cresce com agentes vezes rodadas e contagens de tokens por execução não são publicadas; o plano gratuito do Zep tem 10.000 créditos por mês, o Flex $125/mês por 50.000 créditos.
- MiroFish é seguro para dados da empresa?
- App auto-hospedado, mas documentos de partida, memória das personas e prompts vão para o seu provedor de LLM e para o Zep Cloud. Os dados de simulação ficam em backend/uploads. AGPL-3.0; o fork MiroFish-Offline troca o Zep e os LLMs na nuvem por Neo4j e Ollama.
- Quais são as melhores alternativas ao MiroFish?
- As alternativas mais próximas que analisamos são TradingAgents e DeerFlow.
Respostas verificadas em 3 de nov. de 2026.