MiroFish bietet einen Workflow für graphnative prädiktive Simulation. Nutzer laden PDF-, Markdown- oder Nur-Text-Quellmaterial hoch und formulieren dann eine Frage dazu, wie sich das Szenario entwickeln könnte. Das System extrahiert Entitäten, Motive und faktische Anker, bevor es einen Beziehungsgraphen aufbaut. Plattformnative Agenten interagieren über mehrere Runden hinweg auf Twitter- und Reddit-ähnlichen Kanälen und modellieren die Ausbreitung der Erzählung, Reaktionen der Stakeholder und sich verändernden Druck. Die erzeugten Berichte fassen die Entwicklung, vorhergesagte Entwicklungen, Hauptrisiken, wichtige Akteure, Beweislinien, Vertrauenssignale und eine längere Erklärung des Ergebnisses zusammen. Nutzer können den Graphen und die Simulation prüfen, die entstandene Welt über ReportAgent befragen oder einzelne Charaktere direkt interviewen. Szenariovorlagen decken öffentliche Meinung, Produkteinführungen, politische Reaktionen, Finanzen, Markenkrisen, literarische Fortsetzungen und allgemeine Prognosen ab.

Tracetify liefert forensische Wettbewerbsanalyse auf Basis einer übermittelten Domain. Ein Trace prüft 12 Quellen und liefert Ergebnisse in der Regel in etwa 45 Sekunden. Der Dienst kann erste Erwähnungen, ruhige Phasen, Verzeichnisaktivität, Launch-Spitzen und andere datierte Wachstumsereignisse in eine Zeitleiste rekonstruieren. Berichte enthalten in manchen Fällen mehr als 100 verknüpfte Referenzen, wobei jede Behauptung mit einer öffentlichen Quelle verbunden ist. Ein Urteil identifiziert das Cold-Start-Muster des Wettbewerbers, Assets vom ersten Tag, übertragbare Taktiken, nicht replizierbare Vorteile, das Vertrauensniveau und Daten, die das Ergebnis ändern könnten. Nutzer können vorhandene öffentliche Berichte durchsuchen, Schnappschüsse mit neuen Daten aktualisieren und automatische Kreditrückerstattungen erhalten, wenn ein Trace oder ein Urteil fehlschlägt.