LifelongAgentBench est conçu pour simuler des environnements d'apprentissage continu du monde réel, permettant aux développeurs de tester des agents IA sur une séquence de tâches évolutives. Le cadre offre une API plug-and-play pour définir de nouveaux scénarios, charger des jeux de données et configurer des politiques de gestion de mémoire. Des modules d'évaluation intégrés calculent des métriques telles que transfert en avant, transfert en arrière, taux d'oubli et performance cumulative. Les utilisateurs peuvent déployer des implémentations de base ou intégrer des agents propriétaires, facilitant une comparaison directe dans des conditions identiques. Les résultats sont exportés sous forme de rapports standardisés, avec des graphiques interactifs et des tableaux. L'architecture modulaire supporte des extensions avec des chargeurs de données, des métriques et des plugins de visualisation personnalisés, permettant aux chercheurs et ingénieurs d'adapter la plateforme à divers domaines d'application.