RISCON LABS · SIMUL (LATIN: TOGETHER / SIMULTANEOUSLY) · 26.3M-ROW EMPIRICAL TOPOLOGY 리스콘 랩스 · SIMUL (라틴어: 동시에·함께 작동하는 26,000 에이전트 자율기업 시뮬레이터)
26,323,165 real workplace messages transposed into 26,000 autonomous agents across 11 industry editions. 2,632만 행의 실제 기업 담화 토폴로지를 100% 비식별·도메인 치환하여 11대 산업 · 26,000 에이전트 무인 기업으로 동시 가동합니다.
Why do 73.7% of real enterprise decisions bypass official channels into private DMs? SIMUL preserves the exact empirical communication physics of a 10-year, 477,943-episode Slack archive (with zero PII) and swaps the domain cartridge across 11 industries—from AI Legacy Transformation and Fabless NPU Design to Defense Primes, Mega Oil, and Hyperscale Fulfillment.
왜 실제 기업 의사결정의 73.7%는 공식 채널이 아닌 비공식 DM 백채널에서 이루어질까요? SIMUL은 10년간 축적된 2,632만 행(477,943개 에피소드) 슬랙 원시 데이터를 개인정보·구 도메인 어휘 0건으로 완전 치환하고, AI 레거시 전환 기업부터 반도체 설계·망해가는 대행사·스케이트보드·AI XR·래퍼 스타트업·아람코급 정유·안두릴급 방산·팔란티어급 안보·슈프림급 드롭·아마존급 풀필먼트까지 11대 산업 에디션으로 시뮬레이션합니다.
When an enterprise client demands an unverified RAG deployment before the deterministic hallucination gate passes, do we ship on schedule or halt the release? 엔터프라이즈 고객사가 결정론적 환각 게이트(HALLUC-GATE) 통과 전에 RAG 파이프라인 조기 오픈을 압박할 때, 납기를 맞출 것인가 배포를 멈출 것인가?
Real organizational friction is invariant across industries; only the nouns change. 조직이 멈추고 우회하는 마찰의 위상학은 산업이 바뀌어도 불변합니다.
Synthetic multi-agent benchmarks fail because LLM agents converse politely in public channels. In our empirical corpus of 26,323,165 workplace messages (Feb 2016 – Apr 2026), 73.7% of high-stakes operational threads occurred in private backchannels (DMs and small huddles), bypassing official governance until a defect forced an emergency pivot. SIMUL strips 100% of personal identifiers and legacy retail vocabulary, preserving the exact mathematical decision graph while hot-swapping 11 industry ontologies. 기존 멀티 에이전트 벤치마크가 비현실적인 이유는 에이전트들이 공식 채널에서만 예의 바르게 대화한다고 가정하기 때문입니다. 그러나 10년간 축적된 26,323,165행의 실증 슬랙 아카이브(2016.02~2026.04)를 전수 분석한 결과, 핵심 의사결정과 위기 대응의 73.7%는 비공식 DM 백채널에서 이루어졌습니다. SIMUL은 실명·초성·구 도메인 어휘를 0건으로 완전 소거한 뒤, 의사결정 그래프의 수학적 위상(메시지 밀도·참여자 수·백채널 우회율·재검토 트리거)만 추출해 11개 산업 에디션과 26,000개 에이전트 코호트에 이식했습니다.
From AI Legacy Transformation to Semicon, Defense Primes, Mega Oil, and Cult Drops. AI 레거시 전환 기업(기본)부터 반도체·방산·정유·스트리트 드롭·풀필먼트까지 즉시 전환
Test how organizational scale (15 to 22,385 agents) amplifies or resolves backchannel drift. 15인 시드 스튜디오부터 22,385 에이전트 하이퍼스케일 연합까지 규모별 자율 운영 시뮬레이션
The 26,000 standby agents are partitioned into five empirical organizational cohorts (15 + 100 + 500 + 3,000 + 22,385 = 26,000). Select any cohort and industry edition below to simulate how SIMUL + HALLUC-GATE + ARCHON intercept informal DM workarounds and commit verifiable Revisit Triggers. 대기 중인 26,000명의 자율 에이전트는 5개 기업 규모 코호트(15 + 100 + 500 + 3,000 + 22,385 = 26,000명)로 분할 배정됩니다. 아래에서 기업 규모와 산업 에디션을 조합하면 비공식 DM 우회율이 어떻게 억제되고 의사결정 지연이 얼마나 단축되는지 실시간 합의 트레이스와 함께 시뮬레이션합니다.
Download the full 1,100 transposed episodes or filter live trajectories below. 11개 산업 × 100개 실증 치환 에피소드(총 1,100건) 원장 조회 및 JSONL 다운로드
| Episode ID에피소드 ID | Enterprise & Date가상 기업 · 일자 | Empirical Topology실증 위상 (채널·밀도) | Transposed Scenario & Context (KR/EN)도메인 치환 시나리오 및 맥락 (한/영) | Selected Option & Revisit Trigger채택 옵션 · 재검토 트리거 |
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