情景预测对话
像用 ChatGPT 一样直接提问,系统把种子材料、模拟和报告合成一条连续工作流,不打断聊天节奏。
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MiroFish 是一款 AI 模拟对话工具,主打场景预测和反应建模:用户像用 ChatGPT 一样直接提问,系统在后台完成种子材料、知识图谱、智能体模拟到预测报告的全流程。它支持先输入问题、再决定是否附加文件,并在每条回答下方给出结构化结果卡片。多智能体流程把图构建、模拟和报告合并在一次对话里,适合在真正的市场或受众反应之前先做一次预演。官网未公开具体定价档位与免费额度。
MiroFish 是一款面向场景预测与反应建模的 AI 模拟对话工具。它把提问、模拟、报告串成一条连续的预测工作流:用户像用 ChatGPT 那样直接抛出问题,系统负责种子材料、模拟过程和报告输出。
它的流程分五步:先从一句自然语言问题或报告、政策草稿、市场笔记、故事片段中提取种子材料;再抽取参与者、关系、压力和事实锚点,构建知识图谱;接着让不同人设的智能体在多轮短内容和话题串形式的社交场景中互动;最后把涌现出的行为压缩成转折点、风险、置信信号和后续追问路径。产品强调多智能体在后台运行图构建、模拟与报告,用户始终停留在同一个对话里;每条回答下方会落下一张结构化结果卡片,包含摘要、报告入口和后续追问路径。
使用时以文本为主,先抛出问题,再决定是否需要附加文件,避免打断对话节奏。开发者或团队可以直接在对话中追问生成出来的那个世界,而不必停在一次性的静态答案上。官网未公开平台支持范围和定价细节。
像用 ChatGPT 一样直接提问,系统把种子材料、模拟和报告合成一条连续工作流,不打断聊天节奏。
从问题或材料中抽取参与者、关系、压力和事实锚点,让智能体基于结构而非孤立句子做推理。
让人设化智能体在短内容和话题串形式的社交场景中多轮互动,观察叙事、激励与情绪如何交叉。
把涌现行为压缩为转折点、风险、置信信号与后续追问路径,作为决策支持材料来阅读和复核。
每条回答下方落下结构化卡片,含摘要、报告入口和后续问题路径,方便从对话跳到报告再回到追问。
支持 PDF、Markdown 和文本文件,当其中包含具体参与者、激励、约束或背景时效果最好。
可以针对生成出来的世界继续提问,例如问哪个群体的激励一变结果就会不同,而不止步于静态答案。
在首次投放前压测发布叙事,看受众群体会放大、抵制还是重新解读某条营销信息,再决定是否推进。
在宣布涨价前模拟不同客群的情绪、价值感知和可能的反对路径,找出最先反弹的群体。
把政策发布当成推演演练,观察争议、联盟形成和二阶反应在哪里分裂,用于准备应对话术。
压测那些表格算不出来的反馈回路,比如正面消息在社交渠道遇到协同质疑时会怎样演变。
它把预测做成一段聊天:你直接问「如果某产品下季度涨价,客户情绪和叙事传播会怎么变」这类问题,系统在后台走种子材料、知识图谱、智能体模拟到报告,最后在回答下方给出结构化结果卡片。适合在真实市场或受众反应之前先做一次预演。
不必。产品以文本为主,先抛出问题,再决定是否需要附加文件。当文件中包含具体的参与者、激励、约束或背景时作为种子最有用,例如策略备忘、产品 FAQ、政策简报、市场笔记和客户研究摘要;PDF、Markdown 和文本文件都支持。
把决策、受众、可能的触发点和时间范围都写清楚。问题越窄,模拟出来的世界越不容易漂移。官网给的例子是「如果下季度把旗舰机型的随附充电器取消,客户信任会发生什么变化」,可作为提问模板参考。
把报告当作一次演练,而不是结论。重点看反抗信号、叙事桥梁,以及哪些假设值得用真实数据再核验。一个可用的下一步是追问:如果某个群体的激励发生变化,结果会不会不同。
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| MiroFish本工具 | 4.4 | 未标价 | 情景预测对话;知识图谱构建;多智能体模拟;预测报告输出 | Web |
| Computer use | — | 未标价 | AI 模拟人类使用计算机的能力 | Web |
| Caveman | — | 未标价 | 用于降低智能体成本和上下文规模的 AI 令牌优化栈 | — |
| QUINETICS | — | 未标价 | 一个用于构建、回测和交易策略的 AI 交易平台 | — |
| Endex AI Agent | — | 需联系销售 | 本地化的 Excel AI 助手,用于自动化财务建模和数据分析 | Web / Mobile / Outlook |
| Raindrop | — | 免费起步,无需信用卡;付费方案需联系销售或预约演示。 | 检测和修复 AI 产品中问题的 AI 监测工具 | Web / API |