PhantomCrowd: Claude Code를 활용한 멀티 에이전트 관객 시뮬레이터

PhantomCrowd는 Claude Code를 사용하여 구축된 멀티 에이전트 관객 시뮬레이터로, 마케팅 콘텐츠가 게시되기 전에 실제 관객이 어떻게 반응할지 예측합니다. 이 도구는 GitHub에서 48K 스타를 받은 멀티 에이전트 예측 엔진인 MiroFish에서 영감을 받아 마케팅 사용 사례에 맞게 조정되었습니다.
주요 기능 및 작동 방식
이 시스템은 Claude 모델을 포함한 모든 OpenAI 호환 API와 함께 작동합니다. 최적의 성능을 위해:
- 페르소나 반응에는 Haiku 사용 (빠르고 저렴 — 500명의 페르소나 처리 가능)
- 페르소나 생성, 지식 그래프 분석, 마케팅 보고서에는 Sonnet 사용
- Ollama (무료, 로컬), OpenAI, Groq, Together AI와도 호환 —
.env파일에서 기본 URL과 모델 이름만 변경하면 됨
작동 방식은 다음과 같습니다:
- 콘텐츠(광고 카피, 소셜 게시물, 제품 출시)를 붙여넣습니다
- 고유한 인구통계, 성격, 소셜 미디어 습관을 가진 10–500개의 페르소나를 생성합니다
- 각 페르소나는 독립적으로 반응합니다 — 댓글 작성, 좋아요/공유/무시/싫어요 결정
- 캠페인 모드: 페르소나들이 시뮬레이션된 소셜 네트워크에서 서로 상호작용합니다 (최대 100개의 LLM 에이전트 + 2,000개의 규칙 기반 에이전트)
- 감정 분포, 바이럴 점수, 개선 제안이 포함된 대시보드를 제공합니다
개발자는 결과가 놀라울 정도로 현실적이며, 서로 다른 페르소나들이 자신의 프로필에 따라 진정성 있게 반응한다고 언급했습니다. 예를 들어, 19세의 K팝 팬은 45세의 마케팅 임원과 매우 다르게 반응합니다. 이러한 페르소나들이 상호작용할 때, 개별 반응만으로는 예측할 수 없는 창발적 행동이 나타납니다.
이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따르며, Docker를 지원하고, 12개 언어로 관객 반응을 시뮬레이션할 수 있습니다.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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