[AI 에이전트가 여론을 수집하고, 미래를 시뮬레이션한다면]
최근 흥미로운 오픈소스 프로젝트 두 개를 발견했습니다. 같은 팀이 만든 BettaFish와 MiroFish인데, 이 둘을 연결해서 보니 꽤 의미 있는 그림이 보이는 것 같습니다.
📍 BettaFish "지금 무슨 일이 벌어지고 있는가?"
AI 에이전트 4개가 각각 역할을 나눠서 여론을… | 이승호 [AI 에이전트가 여론을 수집하고, 미래를 시뮬레이션한다면]
최근 흥미로운 오픈소스 프로젝트 두 개를 발견했습니다. 같은 팀이 만든 BettaFish와 MiroFish인데, 이 둘을 연결해서 보니 꽤 의미 있는 그림이 보이는 것 같습니다.
📍 BettaFish "지금 무슨 일이 벌어지고 있는가?"
AI 에이전트 4개가 각각 역할을 나눠서 여론을 분석합니다.
- Query Agent: 30개+ 소셜미디어에서 뉴스·댓글 수집
- Media Agent: 영상·이미지까지 멀티모달 분석
- Insight Agent: 사내 DB와 공개 데이터 통합 분석
- Report Agent: 최종 보고서 자동 생성
가장 흥미로웠던 건 "포럼 토론" 메커니즘입니다.
에이전트들이 각자 조사한 결과를 가지고 와서 서로 토론하며 집단 지능을 만들어내는 구조인데, 단일 AI의 한계를 보완하는 꽤 영리한 접근인 것 같습니다.
📍 MiroFish "앞으로 어떻게 될 것인가?"
여기서 한 단계 더 나아갑니다.
수집된 데이터를 기반으로 "디지털 평행 세계"를 구축하고, 수천 명의 AI 캐릭터가 각자의 성격·기억·행동 패턴을 가지고 자유롭게 상호작용하며 미래 시나리오를 시뮬레이션합니다.
데모 사례가 흥미롭습니다. - 대학 여론 이슈를 넣으면 학생·교수·언론 에이전트가 여론 확산을 시뮬레이션 - 홍루몽 80회까지 원문을 넣으면 등장인물들이 AI로 부활해 나머지 스토리를 전개
📍 두 프로젝트를 연결하면 보이는 것
제가 주목한 건 이 둘의 파이프라인 구조입니다.
BettaFish(현재 수집·분석) → MiroFish(미래 예측·시뮬레이션)
"지금 벌어지는 일"을 수집해서 "앞으로 벌어질 일"을 시뮬레이션하는 End-to-End 여론 예측 시스템이 오픈소스로 가능해진 셈입니다.
개인적으로 저는 벤처투자 업계에 있다보니, 이런 도구가 성숙해지면 정책 시뮬레이션, 시장 반응 예측, 위기관리 시나리오 플래닝 등에 실질적으로 활용될 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.
다만, API 비용 문제는 있어보입니다. 특히 MiroFish는 수많은 에이전트가 동시에 LLM을 호출하는 구조라 큰 비용이 발생할 수 있겠지만.. 그럼에도 불구하고, "AI 에이전트들이 협력해서 여론을 분석하고 미래를 예측한다"는 방향 자체는 꽤 설득력 있는 미래상이 아닐까 싶습니다. 아이디어도 얻게 되었고요.
멀티 에이전트 시스템이 단순한 챗봇을 넘어서 실질적인 의사결정 도구로 진화하는 과정을 지켜보는 건 꽤 흥미로운 일인 것 같습니다.
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최근 흥미로운 오픈소스 프로젝트 두 개를 발견했습니다. 같은 팀이 만든 BettaFish와 MiroFish인데, 이 둘을 연결해서 보니 꽤 의미 있는 그림이 보이는 것 같습니다.
📍 BettaFish "지금 무슨 일이 벌어지고 있는가?"
AI 에이전트 4개가 각각 역할을 나눠서 여론을 분석합니다.
- Query Agent: 30개+ 소셜미디어에서 뉴스·댓글 수집
- Media Agent: 영상·이미지까지 멀티모달 분석
- Insight Agent: 사내 DB와 공개 데이터 통합 분석
- Report Agent: 최종 보고서 자동 생성
가장 흥미로웠던 건 "포럼 토론" 메커니즘입니다.
에이전트들이 각자 조사한 결과를 가지고 와서 서로 토론하며 집단 지능을 만들어내는 구조인데, 단일 AI의 한계를 보완하는 꽤 영리한 접근인 것 같습니다.
📍 MiroFish "앞으로 어떻게 될 것인가?"
여기서 한 단계 더 나아갑니다.
수집된 데이터를 기반으로 "디지털 평행 세계"를 구축하고, 수천 명의 AI 캐릭터가 각자의 성격·기억·행동 패턴을 가지고 자유롭게 상호작용하며 미래 시나리오를 시뮬레이션합니다.
데모 사례가 흥미롭습니다. - 대학 여론 이슈를 넣으면 학생·교수·언론 에이전트가 여론 확산을 시뮬레이션 - 홍루몽 80회까지 원문을 넣으면 등장인물들이 AI로 부활해 나머지 스토리를 전개
📍 두 프로젝트를 연결하면 보이는 것
제가 주목한 건 이 둘의 파이프라인 구조입니다.
BettaFish(현재 수집·분석) → MiroFish(미래 예측·시뮬레이션)
"지금 벌어지는 일"을 수집해서 "앞으로 벌어질 일"을 시뮬레이션하는 End-to-End 여론 예측 시스템이 오픈소스로 가능해진 셈입니다.
개인적으로 저는 벤처투자 업계에 있다보니, 이런 도구가 성숙해지면 정책 시뮬레이션, 시장 반응 예측, 위기관리 시나리오 플래닝 등에 실질적으로 활용될 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.
다만, API 비용 문제는 있어보입니다. 특히 MiroFish는 수많은 에이전트가 동시에 LLM을 호출하는 구조라 큰 비용이 발생할 수 있겠지만.. 그럼에도 불구하고, "AI 에이전트들이 협력해서 여론을 분석하고 미래를 예측한다"는 방향 자체는 꽤 설득력 있는 미래상이 아닐까 싶습니다. 아이디어도 얻게 되었고요.
멀티 에이전트 시스템이 단순한 챗봇을 넘어서 실질적인 의사결정 도구로 진화하는 과정을 지켜보는 건 꽤 흥미로운 일인 것 같습니다. https://github.com/666ghj/MiroFish https://github.com/666ghj/BettaFish 흥미로운 관점인 것 같습니다. BettaFish가 현재의 여론을 수집·분석하고 MiroFish가 그 데이터를 기반으로 미래 시나리오를 시뮬레이션하는 구조라면, 말씀하신 것처럼 하나의 end-to-end 의사결정 지원 시스템으로 발전할 가능성이 있어 보이네요. 특히 멀티 에이전트 간 토론을 통해 집단 지능을 형성하는 접근이 인상적입니다. 앞으로 이런 구조가 실제 정책 시뮬레이션이나 시장 반응 예측 같은 영역에서 어떻게 활용될지 기대됩니다. 이승호 라플라스의 악마? 결국 우리가 모르는걸 모르는 영역에 대한 해결은 수많은 Agent 시뮬레이션에서 나올것이다 생각했는데 MiroFish가 Unknown unknowns를 깰 가능성이 있겠네요
Betafish만 봤었는데 감사합니다! To view or add a comment, sign in 979 followers
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