Ein 20-jähriger Student. 10 Tage. 4,1 Millionen Dollar Investment. MiroFish erschafft tausende digitale Menschen mit eigener Persönlichkeit – und simuliert damit, wie sich komplexe Szenarien entwickeln könnten. Platz 1 auf GitHub vor OpenAI, Google und Microsoft. Komplett Open Source.
Im Video zeige ich, was MiroFish wirklich macht. Hier im Artikel zeige ich, warum Agenten-Simulationen einer der spannendsten Bereiche für Unternehmen werden – und wie sich Strategieentscheidungen damit testen lassen, bevor sie Geld kosten.
Was MiroFish technisch leistet
MiroFish baut eine Population aus tausenden KI-Agenten, jeder mit einer eigenen Persönlichkeit, einem Hintergrund und individuellen Präferenzen. In einer Simulation interagieren diese Agenten miteinander, treffen Entscheidungen und reagieren auf Ereignisse. Das Resultat sind plausible Verhaltensmuster ganzer Gesellschaften.
Anwendung: Du fügst ein neues Produkt ein, eine politische Maßnahme oder ein Marketing-Konzept und beobachtest, wie tausende Agenten reagieren. Das ist nicht das echte Leben, aber deutlich näher dran als klassische Fokus-Gruppen oder A/B-Tests.
Warum 4,1 Mio Dollar in 10 Tagen
Drei Faktoren: Erstens, das Tool funktioniert wirklich – es ist auf GitHub viral gegangen, weil Forscher und Entwickler es testen und beeindruckt sind. Zweitens, der Gründer ist 20 Jahre alt mit einem überzeugenden Track Record. Drittens, der Markt ist riesig: Marktforschung, Politikberatung, Strategie-Tests, Game Design.
Wer in Marketing, Produktmanagement oder Strategieberatung arbeitet, sollte sich MiroFish ansehen. Es ist nicht Ersatz für reale Tests, aber ein viel günstigeres und schnelleres Vorab-Test-Tool.
- Tausende KI-Agenten mit individueller Persönlichkeit
- Simulation von Gesellschafts-, Markt- oder Organisations-Verhalten
- Open Source – kostenloser Zugang für Forschung und kleine Teams
- Anwendungsfälle: Marktforschung, Politikberatung, Game Design, Strategie-Tests
- Gründer: 20 Jahre alt, Top 1 GitHub-Trending
Wo deutsche Mittelständler damit experimentieren können
Drei konkrete Use Cases. Erstens: Pricing-Strategien. Stelle deine Kundengruppe als Agenten-Modell auf und teste verschiedene Preisstrukturen. Welche Modelle finden Akzeptanz, welche führen zu Kündigungen?
Zweitens: Kommunikations-Strategien. Simuliere eine PR-Krise oder eine Produkteinführung und sieh, wie unterschiedliche Stakeholder reagieren. Drittens: Organisations-Veränderungen. Bevor du einen Umbau planst, simuliere die wahrscheinlichsten Reaktionen verschiedener Mitarbeiter-Gruppen.
Häufige Fragen
Gut für Trends und qualitative Aussagen. Nicht hinreichend für quantitative Vorhersagen. Faustregel: MiroFish hilft dir, die richtigen Fragen zu stellen und schlechte Optionen auszuschließen – nicht, eine Strategie zu beweisen.
Eine mittlere Workstation oder ein Cloud-Server reichen für Simulationen mit einigen hundert Agenten. Für tausende Agenten brauchst du eine GPU-Cloud oder größere Server.
Generative Agents von Stanford (Forschungs-Basis), Smallville, AgentPark, GPTeam. MiroFish ist aktuell am benutzerfreundlichsten und am aktivsten weiterentwickelt.
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