Le Framework de Simulation d'Agents LLM permet la conception, l'exécution et l'analyse d'environnements simulés où des agents autonomes interagissent via de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent enregistrer plusieurs instances d'agents, assigner des invites et rôles personnalisables, et spécifier des canaux de communication tels que la transmission de messages ou un état partagé. Le framework orchestre les cycles de simulation, collecte des journaux et calcule des métriques comme la fréquence de passage de tour, la latence de réponse et les taux de succès. Il supporte une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face et des LLM locaux. Les chercheurs peuvent créer des scénarios complexes — négociation, allocation de ressources ou résolution collaborative de problèmes — pour observer des comportements émergents. Une architecture de plugins extensible permet d’ajouter de nouveaux comportements d'agents, contraintes environnementales ou modules de visualisation, favorisant des expériences reproductibles.

PromptsLabs est une plateforme où les utilisateurs peuvent découvrir et partager des prompts pour tester de nouveaux modèles de langue. La bibliothèque pilotée par la communauté fournit une large gamme de prompts à copier-coller ainsi que leurs résultats attendus, aidant les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances de divers LLM. Les utilisateurs peuvent également contribuer leurs propres prompts, garantissant une ressource en constante croissance et à jour.