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.

PromptsLabs es una plataforma donde los usuarios pueden descubrir y compartir prompts para probar nuevos modelos de lenguaje. La biblioteca impulsada por la comunidad proporciona una amplia gama de prompts para copiar y pegar, junto con sus resultados esperados, ayudando a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de varios LLMs. Los usuarios también pueden contribuir con sus propios prompts, garantizando un recurso en constante crecimiento y actualizado.