MarketFish 是一个多智能体市场模拟引擎，能在产品正式上线前构建一个由 128 个 AI 消费者组成的虚拟市场，让他们围绕你的产品进行 30 轮「购物」，从而预测真实用户的购买决策、流失规律和社交影响。
每个 AI 消费者拥有独立身份、预算、情绪和认知偏差，不再依赖单一大模型的「投票」式判断，而是通过群体互动涌现出更接近真实的市场反应。项目自称借鉴了 6 篇学术论文（Generative Agents、OASIS、TwinMarket、Agent Bazaar、EconSimulacra、SMIF），并接入了 11 家 LLM 提供商。
对于产品团队，这意味着可以在真实用户测试之外增加一层数据参考：调整定价策略、验证功能优先级、观察口碑传播路径。由于采用了多智能体架构，模拟结果比单点调研更能反映市场异质性。当然，模拟终究是模拟，AI 消费者无法完美复现真实人类的所有非理性因素，结论仍需结合定性研究解读。
项目开源免费，基于 Streamlit 搭建，运行门槛不高。
编注：信源为 GitHub 项目页面及 Hacker News 讨论，内容涵盖产品定位、技术架构与使用方法，未涉及实际落地案例或与传统调研方法的成本对比。