MiroFish — 군집지능(Swarm Intelligence) 프로젝트 정리 메인 프로젝트: github.com/666ghj/MiroFish (원본) - 한 줄 요약: "간결하고 범용적인 군집지능 엔진, 만물을 예측한다" - GitHub Stars: 53,000+ (2026년 3월 출시 이후 글로벌 트렌딩 1위) - 개발자: Guo Hangjiang (20세 중국 학생), 10일 만에 바이브코딩으로 완성 - 투자: 출시 24시간 만에 3,000만 위안 (약 $4.1M) 확보 (Shanda Group 지원) 동작 원리 1. 시드 입력: 뉴스 기사, 재무 보고서, 정책 초안, 소설 등 원본 문서 제공 2. 지식 그래프 구축: 엔티티와 관계를 추출하여 디지털 세계 자동 생성 3. 에이전트 시뮬레이션: 수천~100만 개의 독립적 AI 에이전트(고유 성격, 장기 기억, 행동 로직)가 자유롭게 상호작용 및 사회적 진화 4. 예측 도출: "신의 시점"에서 변수를 동적 주입하여 미래 전개를 추론 기술 기반 OASIS(Open Agent Social Interaction Simulations) — 100만 에이전트까지 확장 가능, 23가지 소셜 액션(팔로우, 댓글, 리포스트, 좋아요, 뮤트 등) 참고/의존한 레포 (기술 계보) 레이어: 개념적 조상 레포: joonspk-research/generative_agents (Stanford Smallville) 역할: 2023년 ChatGPT 기반 25 에이전트 마을 시뮬레이션 — 개념의 출발점 ──────────────────────────────────────── 레이어: 핵심 엔진 레포: camel-ai/oasis 역할: 실제 시뮬레이션 엔진 (최대 100만 에이전트, 23가지 소셜 액션). MiroFish는 OASIS 위에 얹은 프로덕트 레이어 ──────────────────────────────────────── 레이어: 메모리 레포: Zep Cloud 역할: 에이전트 장기 기억 ──────────────────────────────────────── 레이어: 지식 그래프 레포: GraphRAG 역할: 시드 문서 → 엔티티/관계 추출 ──────────────────────────────────────── 레이어: 스택 레포: Vue 프론트 + Python/FastAPI 백엔드 역할: 제품화 레이어 관련 Fork/파생 프로젝트 1. github.com/ByeongkiJeong/MiroF... / 비공식 한국어 버전 2. github.com/nikmcfly/MiroFish-O... / 오프라인 실행 버전 (Neo4j + Ollama 로컬 스택) 3. github.com/ChinmayShringi/Micr... / 영어 번역 포크 4. github.com/parety/Miro-Fish / 커뮤니티 포크 바이럴 이후 스타 성장: 18K (3월 초) → 28K → 33K+ → 일부 집계 53K, 포크 1,900+ 버전: v0.1.2에서 에이전트 상한 70만 → 100만으로 확장 인사이트 사례: - 개발자가 Polymarket 봇에 연결, 거래 전 2,847명 시뮬레이션 → 338거래 $4,266 수익 보고 - 홍루몽 전 80회 입력 → 잃어버린 결말 예측 데모 (캐릭터 역학 기반) - 기업 적용: 여론 위기 시뮬레이션, 공급망 충격 시장 반응 예측 한계: 초단기(15분 이하) 금융 마이크로구조·주문 흐름 예측은 불가 — "공공 여론 형성"에 특화 조직: 궈항장은 인턴 → CEO로, 샨다그룹(천톈차오)이 인큐베이팅 ───── Salon de l'IA (AI 살롱) :항상 도움되는 정보, 다양한 인사이트들을 전달하기 위해 노력하겠습니다! 🙏 #AI #Mirofish #군집지능 #궈항장