PhantomCrowd: Multi-Agenten-Publikumssimulator mit Claude Code

PhantomCrowd ist ein Multi-Agenten-Zielgruppen-Simulator, der mit Claude Code erstellt wurde und vorhersagt, wie echte Zielgruppen auf Marketinginhalte reagieren werden, bevor sie veröffentlicht werden. Das Tool wurde von MiroFish inspiriert, einer Multi-Agenten-Vorhersage-Engine mit 48.000 Sternen auf GitHub, und für Marketing-Anwendungsfälle angepasst.

Wichtige Funktionen und Funktionalität

Das System funktioniert mit jeder OpenAI-kompatiblen API, einschließlich Claude-Modellen. Für optimale Leistung:

• Verwenden Sie Haiku für Persona-Reaktionen (schnell, günstig – bewältigt 500 Personas)
• Verwenden Sie Sonnet für Persona-Generierung, Wissensgraphen-Analyse und Marketing-Berichte
• Funktioniert auch mit Ollama (kostenlos, lokal), OpenAI, Groq und Together AI – ändern Sie einfach die Basis-URL und den Modellnamen in der .env-Datei

So funktioniert es:

• Sie fügen Inhalte ein (Werbetext, Social-Media-Beitrag, Produkteinführung)
• Es generiert 10–500 Personas mit einzigartigen Demografien, Persönlichkeiten und Social-Media-Gewohnheiten
• Jede Persona reagiert unabhängig – schreibt Kommentare, entscheidet sich für Gefällt mir/Teilen/Ignorieren/Gefällt mir nicht
• Im Kampagnenmodus: Personas interagieren miteinander in einem simulierten sozialen Netzwerk (bis zu 100 LLM-Agenten + 2.000 regelbasierte Agenten)
• Sie erhalten ein Dashboard mit Stimmungsverteilung, Viralitäts-Score und Verbesserungsvorschlägen

Der Entwickler stellt fest, dass die Ergebnisse überraschend realistisch sind, wobei verschiedene Personas authentisch basierend auf ihren Profilen reagieren. Zum Beispiel reagiert ein 19-jähriger K-Pop-Fan ganz anders als eine 45-jährige Marketing-Managerin. Wenn diese Personas interagieren, entsteht emergentes Verhalten, das nicht aus einzelnen Reaktionen vorhergesagt werden kann.

Das Projekt ist MIT-lizenziert, enthält Docker-Unterstützung und kann Zielgruppenreaktionen in 12 Sprachen simulieren.