בדיקת רעיון עסקי עם AI, על אלפי אנשים וירטואליים

מה זה MiroFish ואיך הוא בודק רעיון?

לפני שמשיקים מוצר, קמפיין או הצעה חדשה, כולם רוצים לדעת איך אנשים יגיבו. לשאול חברים לא עובד, הם נחמדים מדי. סקר עולה כסף ולוקח זמן. ואז משיקים, ומגלים בדיעבד.

MiroFish לוקח גישה אחרת: במקום לשאול כמה אנשים, הוא בונה קהל שלם ומריץ אותו. לפי ה-README, הוא מוציא מחומר הרקע ישויות וקשרים, יוצר מהם דמויות עם אישיות עצמאית, זיכרון לטווח ארוך והיגיון התנהגותי, ונותן להן להגיב, לכתוב ולהשפיע אחת על השנייה. הסימולציה עצמה רצה על OASIS, מנוע קוד פתוח של CAMEL-AI לסימולציות חברתיות.

הפרויקט פופולרי מאוד בגיטהאב: יותר מ-84 אלף כוכבים, נכון לנובמבר 2026. הוא קיבל תמיכה מ-Shanda Group, והממשק שלו זמין באנגלית ובסינית.

מה קורה בסימולציה, שלב אחרי שלב?

ה-README מחלק את העבודה לחמישה שלבים:

1. בניית גרף: הוא קורא את החומר שהעליתם ובונה ממנו מפה של ישויות וקשרים, עם זיכרון אישי וקבוצתי.
2. הקמת הסביבה: מכל ישות נוצרת דמות עם פרופיל: מי היא, מה הרקע שלה ומה דעתה.
3. סימולציה: הדמויות פועלות במקביל בשתי פלטפורמות מדומות, כותבות, מגיבות ומשנות דעה עם הזמן.
4. דוח: סוכן בשם ReportAgent עובר על מה שקרה בעולם המדומה וכותב דוח תחזית.
5. שיחה: אפשר לדבר עם כל דמות בעולם, או עם ReportAgent, ולשאול שאלות המשך.

השלב האחרון הוא מה שהופך את זה לשימושי לעסק. דוח אומר לכם מה קרה. שיחה עם דמות שהתנגדה אומרת לכם למה, ובאילו מילים. משם קצרה הדרך לתיקון של המסר או ההצעה, לפני שלקוח אמיתי אחד ראה אותם.

איך מתקינים את MiroFish?

לפני שמתחילים, צריך שלושה דברים במחשב: Node.js בגרסה 18 ומעלה, פייתון 3.11 או 3.12, ו-uv. ושני מפתחות: מפתח למודל שפה, וכל מודל עם ממשק בפורמט של OpenAI SDK מתאים, ומפתח ל-Zep Cloud, שירות הזיכרון. ה-README ממליץ על המודל qwen-plus, ולפיו המכסה החינמית של Zep מספיקה לשימוש פשוט.

העתקהgit clone https://github.com/666ghj/MiroFish.git
cd MiroFish
cp .env.example .env
npm run setup:all
npm run dev

בקובץ .env ממלאים את המפתחות:

העתקהLLM_API_KEY=your_api_key
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
LLM_MODEL_NAME=qwen-plus
ZEP_API_KEY=your_zep_api_key

אחרי npm run dev הממשק עולה בכתובת http://localhost:3000. מי שמעדיף Docker מריץ docker compose up -d אחרי שמילא את אותו קובץ.

איך מנסחים בדיקה של רעיון עסקי?

כאן רוב האנשים טועים. הסימולציה טובה בדיוק כמו החומר שנותנים לה. לכן מעלים מסמך רקע מפורט, ומנסחים את הבקשה כמו שאלה של חוקר. מסמך רקע טוב כולל:

• מה המוצר: מה הוא עושה, כמה הוא עולה, ולמי הוא מיועד.
• מי הקהל: מי הלקוחות, מה מטריד אותם היום, ובמה הם משתמשים עכשיו.
• מה כבר קיים: מתחרים, מחירים, ומה אומרים עליהם.
• איך תשיקו: המסר, ההוק, הערוץ.

ואז הבקשה, במילים רגילות. ה-README מתאר את זה כ"דרישות תחזית בשפה טבעית". דוגמה:

העתקהתריץ סימולציה של שבועיים אחרי שהמוצר בקובץ מושק ברשתות החברתיות בישראל. אני רוצה לדעת: אילו קבוצות קהל מתלהבות ואילו מתנגדות, מה ההתנגדויות שחוזרות הכי הרבה, מה קורה לשיח כשמישהו מעלה טענה על המחיר, ואיזה מסר הכי מזיז אנשים לנסות. בדוח תפריד בין מה שנצפה בסימולציה לבין הערכות.

אחרי הדוח, עוברים לשיחה עם הדמויות. שאלות שעובדות טוב: "מה היה גורם לך לנסות את זה בכל זאת?", "על מה התעצבנת בפוסט ההשקה?", "כמה היית מוכן לשלם, ולמה לא יותר?".

מי שרוצה בדיקה ממוקדת יותר, על דמויות שנבנות משיחות מכירה אמיתיות שלכם, ימצא את זה במדריך על קבוצת מיקוד מהלקוחות. MiroFish מתאים כשרוצים לראות איך קהל שלם מגיב ומשפיע על עצמו, ופחות כשרוצים תשובה מעשרה לקוחות ספציפיים.

מה עוד בעל עסק יכול לבדוק בסימולציה?

רעיון למוצר הוא רק נקודת התחלה. הנה עוד בדיקות שמתאימות למנוע כזה, כי בכולן מה שמעניין הוא איך קהל מגיב ומשפיע על עצמו:

• העלאת מחירים: מעלים את ההודעה ללקוחות ובודקים מי מתעצבן, מי מבין, ואיך התגובה של הקבוצה הראשונה משפיעה על כל השאר.
• שני מסרים לאותו קמפיין: מריצים את אותה סימולציה פעמיים, כל פעם עם מסר אחר, ומשווים את הדוחות.
• תגובה למשבר: ביקורת שלילית שהתפרסמה, או תקלה בשירות. בודקים איזה נוסח תגובה מרגיע את השיח ואיזה מלבה אותו.
• מוצר חדש לקהל קיים: מעלים את מה שאתם יודעים על הקהל שלכם, ובודקים אם ההצעה החדשה מושכת אותם או מבלבלת.
• מתחרה שנכנס לשוק: מתארים את המתחרה ואת ההצעה שלו, ורואים לאן הקהל זז ומה גורם לחלק להישאר איתכם.

בכל הבדיקות האלה הכלל זהה: משנים דבר אחד בכל ריצה. אם משנים גם את המחיר וגם את המסר באותה סימולציה, לא תדעו מה גרם לתוצאה. ועדיף שתי ריצות קצרות להשוואה מאשר ריצה ארוכה אחת, גם כי זה זול יותר.

איך קוראים את הדוח

הדוח של ReportAgent כתוב כמו תחזית, וקל להתרשם ממנו. תחפשו בו שלושה דברים: אילו קבוצות הגיבו הפוך ממה שציפיתם, אילו טענות חזרו שוב ושוב, ומה השתנה בשיח לאורך הסבבים. את כל השאר תבדקו בשיחה עם הדמויות, ואת מה שנשאר חשוב, תבדקו מול לקוחות אמיתיים.

מה חשוב לדעת לפני שסומכים על הסימולציה?

• זו סימולציה, לא סקר: הדמויות הן מודל שפה עם תפקיד. הן עוזרות לראות התנגדויות ותרחישים, אבל לא מחליפות שיחה עם לקוחות אמיתיים. גם הדמו של הסוף האבוד של "חלום החדר האדום" הוא הדגמה של יכולת, לא הוכחה שהתחזיות נכונות.
• עלות: הקוד חינמי, אבל כל סימולציה צורכת הרבה קריאות למודל. ה-README עצמו כותב שהצריכה גבוהה וממליץ להתחיל בפחות מ-40 סבבים.
• מפתחות: צריך מפתח למודל שפה ומפתח ל-Zep. אין התקנה בלחיצה, צריך Node.js ופייתון.
• פרטיות: כל מה שמעלים עובר לספק המודל שבחרתם ול-Zep. אל תעלו מידע אישי על לקוחות או סודות עסקיים בלי לבדוק את תנאי השימוש שלהם.
• רישיון: AGPL-3.0. לשימוש פנימי זה בסדר. אם תבנו על זה שירות שאחרים משתמשים בו ברשת, תצטרכו לשתף את קוד המקור. זה לא ייעוץ משפטי.
• עברית: הממשק באנגלית ובסינית. הטקסט שאתם מעלים יכול להיות בעברית, ואיכות התגובות תלויה במודל שבחרתם.