MiroFish : Plateforme de Simulation IA Multi-Agent pour l'Analyse des Réseaux Sociaux

Introduction

Vous l'avez déjà vu. Une entreprise annonce une nouvelle politique. Une célébrité fait une déclaration controversée. Une nouvelle inattendue éclate. Les réseaux sociaux s'emballent, et les conséquences se propagent de manière imprévue.

Et si vous pouviez voir comment un scénario se déroule avant qu'il ne se produise dans le monde réel ?

MiroFish est une plateforme de simulation d'IA multi-agents qui répond aux questions « et si » concernant les réseaux sociaux. Elle crée un monde parallèle numérique où des centaines d'agents IA dotés de personnalités, de mémoires et de comportements distincts interagissent librement. Vous téléchargez des documents de base — un article de presse, un projet de politique, un article de recherche — et MiroFish simule la manière dont différents publics pourraient réagir au fil du temps.

Cet article explicatif couvre ce que fait MiroFish, comment fonctionne la simulation multi-agents et quand vous pourriez l'utiliser.

Quel problème MiroFish résout-il ?

L'écart de prédiction

Les réseaux sociaux évoluent rapidement et réagissent de manière imprévisible. Les outils d'analyse traditionnels regardent vers le passé :

• L'analyse des sentiments vous dit ce que les gens pensent maintenant
• La surveillance des tendances vous montre ce qui est populaire aujourd'hui
• Les métriques d'engagement mesurent ce qui s'est déjà produit

Aucun de ces éléments ne vous aide à voir ce qui pourrait se passer si vous publiez cette annonce, diffusez ce rapport ou répondez à cette controverse.

L'alternative : des mondes parallèles numériques

MiroFish adopte une approche différente. Au lieu d'analyser les réseaux sociaux réels, il en crée une version simulée :

1. Construire un graphe de connaissances à partir de vos documents source
2. Extraire les entités (personnes, organisations, médias) et les transformer en agents IA
3. Attribuer des personnalités basées sur les informations extraites (niveaux d'activité, poids d'influence, positions)
4. Exécuter une simulation où les agents publient, commentent et réagissent sur des heures ou des jours simulés
5. Analyser le résultat pour voir comment les récits se forment, quelles voix dominent et quels contre-mouvements émergent

Considérez-le comme un simulateur de vol pour les scénarios de réseaux sociaux.

Comment MiroFish fonctionne : le processus en cinq étapes

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   Step 1    │ ──► │   Step 2    │ ──► │   Step 3    │ ──► │   Step 4    │ ──► │   Step 5    │
│  Ontology   │     │  GraphRAG   │     │   Env       │     │ Simulation  │     │   Report    │
│  Generation │     │   Build     │     │   Setup     │     │   Run       │     │ Generation  │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘

Étape 1 : Génération de l'ontologie

Le système analyse vos documents d'entrée et les exigences de simulation, puis utilise un LLM pour générer une ontologie personnalisée. Celle-ci définit :

• 10 types d'entités (par exemple, Étudiant, Professeur, Université, Média, Agence Gouvernementale)
• 10 types de relations (par exemple, TRAVAILLE_POUR, COMMENTE_SUR, RÉPOND_À)
• Attributs pour chaque type

L'ontologie impose une structure à deux niveaux : 8 types spécifiques basés sur votre contenu, plus 2 types de secours (Personne et Organisation) pour couvrir tout ce qui ne correspond pas ailleurs.

Étape 2 : Construction du GraphRAG

Vos documents sont fragmentés (500 caractères avec un chevauchement de 50 caractères) et envoyés à Zep Cloud par lots. Le système :

1. Crée un graphe autonome avec un ID unique
2. Définit l'ontologie personnalisée
3. Envoie des lots de texte pour l'extraction d'entités et de relations
4. Attend que Zep traite chaque épisode
5. Récupère le graphe final avec les nœuds et les arêtes

Le résultat : un graphe de connaissances avec des centaines ou des milliers d'entités connectées par des relations.

Étape 3 : Configuration de l'environnement

Le générateur de configuration de simulation analyse le graphe de connaissances et crée des paramètres détaillés pour les agents :

• Configuration temporelle basée sur les fuseaux horaires chinois (heures de pointe 19-22, heures creuses 0-5)
• Configuration des événements avec les publications initiales et les sujets brûlants
• Configurations d'activité des agents (publications par heure, délais de réponse, poids d'influence)
• Configurations de plateforme pour Twitter et Reddit avec différents seuils de viralité

Étape 4 : Exécution de la simulation

Les agents s'activent selon leurs horaires d'activité et commencent à publier, commenter et réagir. Le système exécute des simulations parallèles sur Twitter et Reddit, enregistrant chaque action dans des fichiers JSONL en temps réel.

Une simulation typique de 72 heures génère des milliers d'actions sur les deux plateformes.

Étape 5 : Génération du rapport

L'Agent de Rapport utilise trois outils de récupération principaux pour analyser ce qui s'est passé :

• InsightForge : Recherche approfondie qui décompose les questions en sous-requêtes
• PanoramaSearch : Vue d'ensemble complète incluant les faits historiques expirés/invalides
• InterviewAgents : Entretiens en temps réel avec des agents actifs via IPC

Le rapport final montre l'évolution narrative, les moments clés, les voix influentes et les contre-mouvements.

Que sont les agents IA dans MiroFish ?

Chaque agent dans MiroFish est une entité IA indépendante dotée de :

Les agents prennent des décisions de manière autonome. Ils choisissent quand publier, quoi commenter et comment réagir en fonction de leur personnalité et de l'état actuel de la simulation.

Que pouvez-vous simuler ?

Annonces de nouvelles et de politiques

Téléchargez un projet de politique ou un article de presse. Voyez comment différents groupes d'acteurs réagissent :

• Quelles voix amplifient le message ?
• Quelles critiques émergent ?
• Comment les récits évoluent-ils sur 24 à 72 heures ?

Recherche Académique

Téléchargez un article de recherche. Simulez la réception académique et publique :

• Quelles découvertes retiennent l'attention ?
• Quels malentendus surgissent ?
• En quoi les réponses des experts et des non-spécialistes diffèrent-elles ?

Scénarios de Crise

Téléchargez des rapports d'incident ou des documents de référence. Testez des stratégies de réponse :

• Comment le récit évolue-t-il si vous répondez immédiatement ou si vous attendez ?
• Quels contre-récits émergent ?
• Quels influenceurs animent la conversation ?

Analyse Littéraire et Historique

Téléchargez un roman ou un texte historique. Explorez des scénarios « et si » :

• Comment les personnages pourraient-ils réagir à des événements au-delà de la fin originale ?
• Quels résultats alternatifs sont plausibles ?
• Quelles relations sont à l'origine des points clés de l'intrigue ?

Qu'est-ce qui rend MiroFish différent ?

Intelligence en Essaim, Pas Agents Uniques

De nombreux outils d'IA utilisent un seul agent pour simuler « un utilisateur ». MiroFish utilise des centaines d'agents avec des personnalités distinctes. Cela crée un comportement émergent — des récits et des mouvements qui naissent des interactions, et non de scripts préprogrammés.

Simulation Bi-plateforme

Twitter et Reddit fonctionnent en parallèle avec des dynamiques différentes :

• Twitter : Propagation virale rapide, fort impact des influenceurs
• Reddit : Discussions en fils, récits communautaires

La comparaison des deux plateformes montre comment la mécanique de chaque plateforme affecte les résultats.

Graphe de Connaissances Temporel

Les relations dans MiroFish comportent des métadonnées temporelles :

• valid_at : Quand la relation est devenue valide
• invalid_at : Quand elle est devenue invalide
• expired_at : Quand elle a été remplacée

Cela vous permet de suivre l'évolution des relations, et pas seulement leur état actuel.

Entretiens en Direct avec les Agents

Vous pouvez interroger des agents actifs pendant ou après la simulation :

Question

Agent 12 (Étudiant)

Cela fournit des informations qualitatives au-delà des métriques quantitatives.

Architecture Technique en un Coup d'Œil

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│  Frontend       │     │  Backend        │     │  External       │
│  (Vue.js)       │ ◄─► │  (FastAPI)      │ ◄─► │  Services       │
│                 │     │                 │     │                 │
│ - Graph builder │     │ - REST API      │     │ - Zep Cloud     │
│ - Simulation    │     │ - Subprocess    │     │ - LLM API       │
│   monitor       │     │   management    │     │ - OASIS         │
│ - Report viewer │     │ - JSONL stream  │     │   Framework     │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘

Pile Technologique Backend

• Python FastAPI pour les points d'accès REST
• Framework OASIS pour la simulation d'agents
• Zep Cloud pour le stockage et la récupération du graphe de connaissances
• SQLite pour les bases de données d'état de simulation

Pile Technologique Frontend

• Vue.js 3 pour l'interface utilisateur réactive
• WebSocket pour les mises à jour en temps réel
• D3.js pour la visualisation de graphes

Conception d'API avec Apidog

Le backend MiroFish expose plus de 40 points d'accès répartis sur 5 services majeurs :

Apidog a été utilisé pour concevoir tous les points d'accès, simuler les réponses pour le développement frontend et générer la documentation API. Cela a permis de détecter rapidement les incohérences de schéma et de maintenir l'équipe alignée tout au long du développement.

Quand devriez-vous utiliser MiroFish ?

Bons Cas d'Utilisation

• Planification de scénarios : « Et si nous annoncions X la semaine prochaine ? »
• Analyse des parties prenantes : « Comment différents groupes réagiront-ils à Y ? »
• Suivi narratif : « Quels contre-arguments émergent contre Z ? »
• Validation de la recherche : « Nos hypothèses sur le comportement du public sont-elles valables ? »
• Exploration pédagogique : « Comment ces figures historiques pourraient-elles réagir aux événements modernes ? »

Cas d'Utilisation Moins Appropriés

• Prédiction précise : MiroFish montre des résultats plausibles, pas des futurs garantis
• Surveillance en temps réel : Il simule des scénarios hypothétiques, il ne suit pas les réseaux sociaux en direct
• Analyse à petite échelle : Le système excelle avec des centaines d'agents ; excessif pour de simples sondages
• Phénomènes non sociaux : Il modélise les dynamiques des réseaux sociaux, pas les systèmes économiques ou physiques

Démarrer avec MiroFish

Exigences

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• Clé API Zep Cloud
• Accès API LLM (compatible OpenAI)

Démarrage Rapide

# Clone the repository
git clone https://github.com/666ghj/MiroFish.git
cd MiroFish

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
npm install

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

# Start the backend
python backend/app/main.py

# Start the frontend
npm run dev

Première Simulation

1. Téléchargez des documents : fichiers PDF, TXT ou MD contenant votre matériel source
2. Définissez les exigences de simulation : Quelle question explorez-vous ?
3. Générez l'ontologie : Laissez le système analyser et proposer les types d'entités
4. Construisez le graphe de connaissances : Extrayez les entités et les relations
5. Configurez et exécutez : Définissez la durée de la simulation et lancez-la
6. Surveillez et interviewez : Observez les actions en temps réel, interrogez les agents
7. Générez le rapport : Obtenez un résumé de ce qui s'est passé

Une première simulation typique prend 30 à 60 minutes de bout en bout.

Questions Fréquemment Posées

Quelle est la précision des simulations ?

MiroFish génère des scénarios plausibles basés sur les données d'entrée et les modèles comportementaux. Considérez-le comme une exploration de l'espace des possibles, et non comme une prédiction de résultats spécifiques. La valeur réside dans la mise en évidence de dynamiques que vous n'auriez peut-être pas anticipées.

Combien d'agents MiroFish peut-il simuler ?

Le système gère confortablement 50 à 200 agents. Des simulations plus importantes (500+) sont possibles mais nécessitent plus de puissance de calcul et prennent plus de temps à traiter.

Puis-je personnaliser le comportement des agents ?

Oui. Vous pouvez modifier les schémas d'activité, les poids d'influence et les distributions de position. Les utilisateurs avancés peuvent éditer directement les configurations des agents avant d'exécuter les simulations.

MiroFish prend-il en charge les scénarios non chinois ?

La configuration de fuseau horaire par défaut est optimisée pour le comportement des médias sociaux chinois. Vous pouvez personnaliser les schémas d'activité pour d'autres régions en modifiant la configuration temporelle.

Mes données sont-elles privées ?

Les documents sont traités localement et envoyés à Zep Cloud pour l'extraction d'entités. Zep conserve les données conformément à ses conditions de service. Pour les documents sensibles, envisagez d'utiliser une alternative de base de données de graphes locale.

Conclusion

MiroFish crée des mondes parallèles numériques où vous pouvez tester des scénarios de réseaux sociaux avant qu'ils ne se produisent dans le monde réel. En simulant des centaines d'agents IA dotés de personnalités et de comportements distincts, il révèle des récits émergents, des contre-mouvements et des voix influentes que les outils d'analyse traditionnels ne perçoivent pas.

Que vous planifiez l'annonce d'une politique, recherchiez le comportement du public ou exploriez des scénarios littéraires « et si », MiroFish offre une nouvelle perspective pour comprendre les dynamiques sociales complexes.