전 직장 단톡방에 chat.openai.com 링크를 공유하면서 "이게 엄청난 물건이 될 거다, 우리만 알아야 한다"고 했던 기억이 납니다. 다만 당시의 AI는 지금처럼 뛰어나지 않았고, "Agent"나 "RAG" 같은 용어가 나오기 전이라 사실상 공부 좀 잘하는 시뮬레이션 정도로 봐도 됐습니다. 정확도가 떨어지는 게 큰 숙제였지만요.
시간이 지나면서 ChatGPT뿐 아니라 Anthropic의 Claude, Google의 Gemini까지 나왔고, 어느새 안 쓰면 안 되는 지경까지 왔습니다. 저희 부모님조차도 어떤 문제가 생기면 GPT에게 물어보거나 추천을 받곤 합니다. 많이 똑똑해졌고, 이제는 'AGI' 논의가 AI 회사와 교황이 상담을 나눌 수준까지 왔습니다.
그 흐름 속에서 중국의 한 개발자가 이런 생각을 했습니다. "현실 자료를 넣으면, 그 자료를 바탕으로 작은 디지털 사회를 만들고, 그 안에서 여러 AI 에이전트들이 움직이게 해서 앞으로 무슨 일이 벌어질 수 있는지 돌려주는 가상의 시뮬레이션 엔진을 만들면 어떨까?"
그게 바로 MiroFish입니다.
MiroFish는 절대로 미래를 맞추는 점쟁이가 아닙니다. 'A라는 상황이 주어졌을 때 사람들, 기관들, 여론, 커뮤니티가 어떻게 반응할까'를 실험하는 디지털 샌드박스에 가깝습니다.
예를 들어 이런 질문을 던질 수 있습니다.
“이 정책 초안이 공개되면 여론은 어떻게 갈라질까?”
“어떤 사건이 터졌을 때 커뮤니티에서는 어떤 반응이 번질까?”
“소설 속 세계관을 기반으로 다음 전개를 추론하면 어떻게 될까?”
“특정 금융/정치/사회 신호가 퍼졌을 때 어떤 집단 행동이 나타날까?”
MiroFish는 이런 질문을 LLM에게 한 번 던지고 끝내는 방식이 아닙니다. 자료를 읽고, 등장인물과 조직과 사건을 뽑고, 관계를 만들고, 각 주체에게 성격과 기억과 행동 경향을 부여한 뒤, 그들이 서로 반응하게 만듭니다.
1단계: 사용자가 자료를 올린다
데이터센터와 GPU가 없는 우리 같은 사람들은 자료를 직접 준비해야 합니다. 저는 OpenAI 심층 리서치를 활용합니다. 알고 싶은 상황을 담은 뉴스 리포트, 정책 문서, 분석 보고서, 소설 원고처럼 '상황의 씨앗'이 되는 자료면 됩니다.
2단계: MiroFish가 자료에서 세계를 뽑아낸다
올린 자료를 바탕으로 누가 등장하는지, 어떤 조직이 있는지, 어떤 사건과 관계가 있는지를 분석합니다. 그 정보를 노드 기반의 지식 그래프 형태로 정리합니다. 원래는 Zep이라는 유료 툴이 있는데, 비용 문제로 오픈소스로 전환했습니다.
3단계: 등장 요소들을 에이전트로 변환한다
AI의 매력은 시뮬레이션을 마음껏 돌릴 수 있다는 점입니다. 2단계에서 만들어진 세계관을 기반으로 단순히 '기업A', '기업B', '오너A' 같은 이름표만 붙이는 게 아니라, 각 에이전트에게 성향·관심사·행동 패턴·영향력 같은 속성을 부여해 시뮬레이션 속에서 움직이는 가상의 행위자로 만들어줍니다.
4단계: Oasis 기반의 소셜 시뮬레이션을 돌린다
MiroFish의 핵심 매력입니다. 3단계에서 만들어진 에이전트들이 Twitter·Reddit 같은 소셜 환경에서 글을 쓰고, 댓글을 달고, 좋아요를 누르며 반응을 주고받습니다. 중요한 건 개별 답변 하나가 아니라, 여러 에이전트의 상호작용에서 생겨나는 집단적 흐름을 확인할 수 있다는 점입니다.
5단계: 결과를 보고서로 만든다
시뮬레이션이 끝나면 어떤 여론이 생겼는지, 어떤 갈등이 커졌는지, 어떤 주장이 퍼졌는지, 어떤 인물이 중심이 됐는지를 분석합니다. 사용자는 특정 에이전트와 직접 대화할 수도 있고, ReportAgent를 통해 추가 리서치도 가능합니다.
그래서 MiroFish가 예측이라고 하기엔 맞기도 하고 아니기도 합니다. MiroFish가 말하는 예측은 "정답"이 아니라 "가능한 미래를 리허설한다"에 가깝습니다.
현실은 매우 새롭고 복잡합니다. 사람들의 행동은 비합리적이고, 집단은 언제나 예측 불가능하며, 작은 발언 하나가 큰 흐름을 만들기도 합니다. MiroFish는 하나의 답을 내기보다, 특정 조건에서 어떤 반응들이 나타날 수 있는지 대신 실험해주는 실험실 같은 존재입니다.
로또 번호는 못 맞춰주지만, 정책·PR·여론 분석·창작·리스크 검토 같은 영역에서는 꽤 강력하게 쓰일 수 있습니다. 뭔가를 현실에 던지기 전에, 먼저 디지털 세계에서 한 번 던져보는 오픈소스 프로젝트입니다.
보통 LLM 기반 분석 도구는 문서를 요약하거나 질문에 답하는 수준입니다. MiroFish는 거기서 한 단계 더 나아가 문서를 읽고, 그 안의 세계를 구성하고, 그 세계를 움직입니다. 단순 LLM 요약과는 차원이 다른 동적인 시뮬레이션입니다.
이번 프로젝트의 한계는 분명히 많습니다. 입력 자료가 부실하면 시뮬레이션도 부실해지고, 에이전트 설계가 편향되면 결과도 편향됩니다. GPT 5.9든 6.0이든, 심지어 Claude Mythos가 공개된다 해도 LLM이 만든 인물과 행동은 어디까지나 모델링된 가정이지 실제 인간이 아닙니다.
이 시리즈에 올라오는 글은 절대로 "미래의 확정판"이 아닙니다. AI로 돌려본 의사결정을 위한 실험 결과로 봐주셔야 합니다. 결과만 믿기보다 그 결과를 바탕으로 생각을 넓혀가시길 바랍니다.
MiroFish는 AI 기반 사회 시뮬레이션 엔진입니다.
자료를 넣으면 → 지식 그래프를 만들고 → 에이전트를 생성하고 → 디지털 사회를 구성하고 → 그 안에서 사건을 굴리고 → 결과를 분석한다.
단순한 챗봇도 아니고, 단순한 문서 분석기도 아닙니다. MiroFish가 던지는 질문은 하나입니다.
"이 상황이 진짜 세상에서 벌어진다면, 사람들은 어떻게 움직일까?"
그 질문을 디지털 샌드박스 안에서 몇 번이고 실험하게 해줍니다. API 비용만 있으면요.
| MiroFish 1화 : 중앙그룹은 무너질까, 작아질까 (0) | 2026.06.23 |
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