El Marco de Simulación de Agentes LLM permite diseñar, ejecutar y analizar entornos simulados donde agentes autónomos interactúan mediante grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden registrar múltiples instancias de agentes, asignar instrucciones y roles personalizables, y especificar canales de comunicación como paso de mensajes o estado compartido. El marco coordina ciclos de simulación, recopila registros y calcula métricas como frecuencia de turnos, latencia de respuesta y tasas de éxito. Soporta integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y LLM locales. Los investigadores pueden crear escenarios complejos — negociaciones, asignación de recursos o resolución colaborativa de problemas — para observar comportamientos emergentes. La arquitectura de plugins extensible permite añadir nuevos comportamientos de agentes, restricciones del entorno o módulos de visualización, fomentando experimentos reproducibles.

Protofy proporciona un conjunto completo de herramientas para el desarrollo y despliegue rápidos de agentes conversacionales impulsados por IA. Aprovechando modelos de lenguaje avanzados, permite a los usuarios subir documentos, integrar API y conectar bases de conocimientos directamente con el backend del agente. Un editor visual de flujo facilita el diseño de rutas de diálogo, mientras que configuraciones de persona personalizables aseguran una voz de marca consistente. Protofy soporta despliegues multicanal mediante widgets incrustables, puntos finales REST e integraciones con plataformas de mensajería. El entorno de prueba en tiempo real ofrece registros de depuración, métricas de interacción del usuario y análisis de rendimiento para optimizar las respuestas del agente. No se requiere conocimientos de programación, permitiendo que gerentes de producto, diseñadores y desarrolladores colaboren eficazmente en el diseño y lanzamiento de prototipos.