미로피시로 첫 시뮬레이션, 무엇부터 하나요?

웹 UI(localhost:3000)에 접속해 맥락·인물·쟁점이 담긴 텍스트를 씨앗으로 넣고 하나의 명확한 질문을 붙인다. 에이전트 수와 라운드는 최소(라운드 40 미만)로 잡아 파이프라인이 끝까지 도는지부터 확인한다.

미로피시 결과 리포트는 어떻게 읽나요?

결론 한 줄만 보지 말고 여론이 몇 개 파벌로 갈렸는지, 어느 순간 흐름이 바뀌었는지, 결론이 어떤 조건별 분기인지를 본다. 미로피시 리포트는 답안지가 아니라 갈 수 있는 길을 보여주는 지도다.

미로피시 초보가 흔히 하는 실수는?

씨앗을 너무 빈약하게 넣기, 처음부터 대규모로 돌려 비용 태우기, 결론만 읽기, 한 번 결과를 정답으로 믿기, API 사용량을 방치하기 등이다. 작은 질문·작은 규모·과정 관찰·여러 번 반복이 원칙이다.

미로피시 첫 시뮬레이션 돌리기 — 초보 실전 가이드 [3편]

Q: 에이전트 수와 라운드는 얼마로 하나요?

초보 첫 실행은 에이전트 수십 명, 라운드 10~20(40 미만)을 권장한다. 미로피시는 규모에 비례해 LLM 비용이 급증하므로 정확도보다 완주를 먼저 목표로 작게 시작한 뒤 점차 키우는 것이 좋다.

📚 연재 — 미로피시(MiroFish) 완전 가이드 ① 개념·역사·활용사례 · ② 시스템 개요·설치 · ③ 초보 활용법 · ④ 활용 확대

미로피시로 첫 예측을 얻는 가장 좋은 방법은, ‘작고 명확한 질문 하나’를 ‘작은 시뮬레이션’으로 굴려보는 것이다. 2편에서 설치를 마쳤다면, 이제 웹 UI(localhost:3000)에 접속해 실제로 가상 사회를 굴릴 차례다. 결론부터 말하면 — 초보 단계의 성패는 화려한 설정이 아니라 좋은 씨앗(seed)과 작은 규모에 달렸다. 좋은 질문을 담은 씨앗을 넣고, 에이전트와 라운드를 최소로 잡아 끝까지 돌려본 뒤, 결과 리포트를 ‘숫자’가 아니라 ‘이야기’로 읽는 것 — 이 세 가지가 첫 시뮬레이션의 전부다. 이 글에서는 씨앗 준비 → 규모 설정 → 실행 → 리포트 읽기 → 신의 시점·에이전트 챗 → 흔한 실수 순으로, 처음 돌려보는 사람의 손을 잡고 간다.

데이터 대시보드가 떠 있는 노트북 Photo by Lukas Blazek on Unsplash

1단계 — 좋은 ‘씨앗’ 만들기가 결과의 8할

미로피시는 씨앗(seed)으로 넣은 텍스트에서 지식 그래프를 뽑고 에이전트를 만든다. 즉 입력이 곧 세계의 재료다. 씨앗이 빈약하면 가상 사회도 빈약하고, 씨앗이 풍부하고 초점이 뚜렷하면 시뮬레이션도 살아난다. 초보가 가장 먼저 신경 써야 할 것이 바로 이 씨앗이다.

좋은 씨앗의 조건은 세 가지다. 첫째, 맥락이 담겨 있을 것. 단순히 “삼성전자 주가 전망”이 아니라, 관련 뉴스 기사·보고서·배경 설명을 함께 넣어 등장인물과 쟁점이 드러나게 한다. 둘째, 하나의 초점이 있을 것. 여러 주제를 뒤섞으면 에이전트들이 산만해진다. “이 정책 발표 이후 여론이 어떻게 갈릴까”처럼 물음이 하나로 모여야 한다. 셋째, 인물·집단이 등장할 것. 미로피시의 힘은 ‘누가 어떻게 반응하는가’에 있으므로, 서로 다른 입장의 이해관계자가 씨앗 안에 있어야 그래프가 풍부해진다.

예를 들어 초보용 첫 씨앗으로는 이런 게 좋다 — 어떤 논란이 된 뉴스 기사 한두 편 전문, 그리고 “향후 2주간 이 사안에 대한 여론이 어떤 파벌로 갈라지고 어디로 움직일지 예측하라”는 한 줄의 질문. 짧지만 인물·쟁점·물음이 다 들어 있다.

2단계 — 에이전트 수와 라운드, 처음엔 무조건 작게

씨앗을 넣었다면 시뮬레이션의 규모를 정한다. 여기서 초보가 반드시 지켜야 할 원칙은 하나 — 처음엔 무조건 작게. 2편에서 봤듯 미로피시는 에이전트 수 × 라운드 수에 비례해 LLM 호출이 폭증하고, 그게 곧 비용이다. 저장소도 “40라운드 미만의 작은 시뮬레이션부터 시작하라”고 명시한다.

설정	초보 첫 실행 권장	왜
에이전트 수	수십 명 수준	파이프라인 검증이 목적, 비용 최소화
라운드 수	10~20 (40 미만)	여론 흐름의 ‘맛보기’로 충분
플랫폼	기본값(트위터형·레딧형)	처음엔 건드리지 않는다
목표	”끝까지 도는지” 확인	정확도보다 완주가 먼저

출처: MiroFish 저장소 권장 사항(GitHub).

첫 실행의 목표는 ‘정확한 예측’이 아니라 **‘파이프라인이 처음부터 끝까지 도는 것’**이다. 지식 그래프가 만들어지고, 에이전트가 생성되고, 두 플랫폼에서 대화가 오가고, 리포트가 나오는 전 과정을 한 번 완주해 보는 것 — 그게 첫 시뮬레이션의 성공 기준이다. 규모를 키우는 건 그다음이다.

3단계 — 실행하고 ‘지켜보기’

설정을 마치고 시뮬레이션을 시작하면, 웹 UI에서 에이전트들이 두 소셜 플랫폼(트위터형·레딧형)에 글을 올리고 댓글을 달며 서로 영향을 주고받는 과정이 실시간으로 펼쳐진다. 여기서 초보가 놓치기 쉬운 즐거움이자 핵심이 있다 — 결과만 기다리지 말고 과정을 지켜보라.

미로피시가 다른 예측 도구와 갈라지는 지점이 바로 이 ‘과정의 가시성’이다. 통계 모델이라면 몇 초 뒤 확률 하나가 툭 튀어나오고 끝이다. 미로피시는 여론이 ‘어떻게’ 형성되는지를 눈앞에서 보여준다. 어떤 에이전트가 먼저 불을 지피고, 어떤 주장에 사람들이 몰리고, 어느 순간 흐름이 뒤집히는지 — 이 궤적 자체가 첫 번째 통찰이다. 라운드가 진행될수록 각 에이전트의 기억(메모리)이 갱신되며 입장이 바뀌기도 한다.

4단계 — 리포트를 ‘숫자’가 아니라 ‘이야기’로 읽기

시뮬레이션이 끝나면 전담 ReportAgent가 전체 흐름을 구조화된 예측 보고서로 정리해 준다. 여기서 초보가 가장 자주 저지르는 오독이 있다 — 리포트에서 ‘결론 한 줄’만 뽑아 읽는 것이다. 미로피시의 리포트는 그렇게 쓰라고 만든 게 아니다.

제대로 읽는 법은 이렇다. 첫째, 파벌의 지형을 본다. 여론이 몇 개의 집단으로 갈렸는지, 각 집단의 핵심 주장이 무엇인지를 먼저 파악한다. 둘째, 변화의 순간을 찾는다. 어느 라운드에서 흐름이 크게 움직였는지, 무엇이 그 전환을 촉발했는지를 본다. 셋째, 결론은 ‘분기’로 이해한다. 미로피시는 “정답은 A”라고 단정하기보다 “이런 조건에서는 A, 저런 조건에서는 B”라는 갈래를 보여줄 때가 많다. 즉 리포트는 ‘답안지’가 아니라 ‘지도’다. 어디로 갈 수 있는 길들이 있는지를 보여주는.

5단계 — 신의 시점과 에이전트 챗으로 파고들기

리포트를 읽고 나면 미로피시의 진짜 재미가 시작된다. 두 가지 인터랙션 도구가 있다.

하나는 **신의 시점(God view)**이다. 시뮬레이션 도중 변수를 주입할 수 있다 — 예컨대 “여기서 정부가 반박 성명을 냈다면?” 같은 새 사건을 넣고 여론이 어떻게 달라지는지 다시 굴려본다. 이것이 ‘반사실적(counterfactual) 시나리오’ 실험이다. 하나의 씨앗으로 여러 미래를 갈라 볼 수 있다는 게 미로피시의 강점이다.

다른 하나는 에이전트 다이렉트 챗이다. 특정 가상 인물에게 직접 “당신은 왜 그렇게 생각하나요?”라고 물어, 집단 결과 뒤에 깔린 개별 논리를 확인한다. 여론조사 결과지에는 없는 ‘왜’를 캐물을 수 있는 셈이다. 초보라면 리포트에서 눈에 띈 파벌의 대표 에이전트 한둘에게 질문을 던져보는 것만으로도, 결과를 훨씬 입체적으로 이해하게 된다.

흔한 초보 실수 5가지

첫 시뮬레이션에서 자주 나오는 실수를 미리 알아두면 시간과 비용을 아낀다.

씨앗이 너무 빈약함 — 키워드 한 줄만 넣고 풍부한 결과를 기대한다. 맥락·인물·쟁점이 담긴 텍스트를 넣어야 한다.
처음부터 크게 돌림 — 1,000명 × 50라운드로 시작해 비용을 태운다. 반드시 소규모로 완주부터.
결론 한 줄만 읽음 — 리포트의 ‘과정과 분기’를 무시하고 답만 찾는다. 미로피시의 가치는 서사에 있다.
한 번 돌린 걸 정답으로 믿음 — 초기 조건에 민감하므로, 같은 씨앗도 여러 번 돌려 경향을 봐야 한다.
API 비용 방치 — LLM 키의 사용량·한도를 확인하지 않고 대규모로 돌린다. 대시보드에서 소비를 늘 확인하자.

이 다섯 가지만 피해도 첫 경험이 훨씬 매끄러워진다. 요약하면 — 작은 질문, 작은 규모, 과정 관찰, 분기로 읽기, 여러 번 돌리기.

So What — 첫 시뮬레이션의 목표는 ‘정답’이 아니다

초보가 미로피시에서 얻어야 할 첫 성취는 ‘맞는 예측’이 아니다. **‘가상 사회를 굴려 생각을 넓히는 감각’**이다. 씨앗 하나로 여러 미래를 갈라 보고, 파벌이 형성되고 흐름이 뒤집히는 과정을 지켜보고, 개별 에이전트에게 ‘왜’를 물으며 — 예측을 ‘확률 한 줄’이 아니라 ‘탐색 가능한 지도’로 다루는 법을 익히는 것. 1편에서 말한 “정답 기계가 아니라 시나리오 실험실”이라는 미로피시의 본질을, 초보 단계에서 몸으로 이해하는 게 3편의 목표다.

다음 [4편]에서는 이렇게 익힌 기본기를 어떻게 확장하고 실무에 응용할지 — API 자동화, 대규모 시뮬레이션 운영, 시장·정책·선거 등 실전 활용 시나리오와 그 한계 —를 다룬다. 첫 시뮬레이션을 돌려봤으니, 이제 이 도구를 진짜 무기로 벼릴 차례다.

자주 묻는 질문 (미로피시 초보 활용)

Q1. 미로피시로 첫 시뮬레이션, 뭐부터 하나요? 웹 UI(localhost:3000)에 접속해, 맥락·인물·쟁점이 담긴 텍스트를 ‘씨앗’으로 넣고 하나의 명확한 질문을 붙입니다. 에이전트 수와 라운드는 최소(라운드 40 미만)로 잡아 파이프라인이 끝까지 도는지부터 확인하세요.

Q2. 에이전트 수와 라운드는 얼마로 하나요? 초보 첫 실행은 에이전트 수십 명, 라운드 10~20(40 미만)을 권장합니다. 미로피시는 규모에 비례해 LLM 비용이 급증하므로, 정확도보다 ‘완주’를 먼저 목표로 작게 시작한 뒤 점차 키우는 것이 좋습니다.

Q3. 결과 리포트는 어떻게 읽나요? 결론 한 줄만 보지 말고, ①여론이 몇 개 파벌로 갈렸는지 ②어느 순간 흐름이 바뀌었는지 ③결론이 어떤 조건별 분기인지를 봅니다. 미로피시 리포트는 ‘답안지’가 아니라 갈 수 있는 길을 보여주는 ‘지도’입니다.

Q4. 초보가 흔히 하는 실수는? 씨앗을 너무 빈약하게 넣기, 처음부터 대규모로 돌려 비용 태우기, 결론만 읽기, 한 번 결과를 정답으로 믿기, API 사용량을 방치하기 등입니다. 작은 질문·작은 규모·과정 관찰·여러 번 반복이 원칙입니다.

이 글은 2026년 7월 공개된 정보를 바탕으로 한 일반적 사용 해설이며, 특정 종목·상품의 투자 판단을 권유하는 조언이 아니다.