MiroFish

AI 仿真对话用于情景预测

让用户提出复杂的“如果怎样”问题并获得持续的、由 AI 驱动的预测，保持类似 ChatGPT 的对话流畅性。

文本优先交互并可附加文件

通过自然语言输入启动预测过程，只有在需要时才可以添加辅助文件，保持聊天的速度和简洁。

多代理协同

在后台协调图谱构建、仿真执行和报告生成，用户无需离开聊天界面即可得到一体化的结果。

结构化结果卡

每次回答后自动生成简洁的结果卡，概括关键洞察并提供指向详细报告和后续操作的直接链接。

跨领域预测分析

将预测引擎应用于价格波动、品牌转变、政策辩论等多种情景，提供情感倾向、舆论传播和利益相关者反应等可操作的预测。

• 市场分析师：模拟季度价格变化以预测客户情绪和舆论传播。
• 品牌经理：在更换代言人或调整信息策略时预测公众意见的变化。
• 政策研究人员：识别新兴公共政策辩论中的早期支持者和反对者群体。
• 商业策略师：在单一聊天界面内进行多智能体情景模拟。
• 数据科学家：向文本查询附加补充文件，以提升预测模型的效果。

什么是 MiroFish 预测引擎？

MiroFish 预测引擎是一个 AI 驱动的模拟聊天平台，用户可以用自然语言提出基于情境的问题。它会处理查询，必要时结合附件数据文件，进行多代理仿真，并返回结构化的结果卡，概括预测并给出后续建议。

MiroFish 如何处理以文本为先的交互？

在文本优先的工作流中，用户先提交一段普通语言的问题。MiroFish 随后判断是否需要额外附件，保持对话的流畅性。这种设计省去单独的数据上传步骤，使情景预测像与 ChatGPT 对话一样连续、快速。

MiroFish 能预测业务结果，如价格变化吗？

可以。只需输入类似“如果某产品在下季度提价，客户情绪和舆论传播会如何变化？”的问题，MiroFish 会运行基于图的仿真，模拟市场反应、情绪动态和叙事传播，最终在聊天界面中给出简洁的预测报告。

多代理仿真在 MiroFish 中的作用是什么？

MiroFish 在后台协调多个 AI 代理，分别负责图结构构建、仿真执行和报告生成。这种多代理架构可以完成复杂的情景分析——比如品牌代言人更换后公众意见的转变——同时保持用户只在单一对话线程中交互。

结果如何呈现给用户？

每次预测完成后，MiroFish 会在答案下方直接展示一张结果卡。卡片包含关键洞察摘要、详细报告链接以及后续可询问的问题，帮助用户快速评估结果并继续分析对话。

• 明确识别要预测的问题，并用自然语言表述，因为 MiroFish 作为文本优先的 AI 场景预测聊天工具。
• 打开 MiroFish 界面，找到聊天框，输入问题；系统会自动启动模拟工作流，无需先上传附件。
• 查看可选的“附件上传”提示，只有在文件能提供补充背景信息时才上传，以在不需要文件时加快处理速度。
• 观察多代理引擎生成的结果卡，其中包含简要摘要、完整报告链接以及后续建议动作。
• 点击报告入口展开详细的模拟输出，包括情感轨迹、叙事传播及与查询相关的利益相关者分析。
• 将洞察应用于战略规划，根据 MiroFish 展示的公众响应预测，调整定价、信息传达或政策方案。