実践的には、LlamaSimを使って複数のAIエージェントをLlamaモデルで定義し、インタラクションシナリオを設定し、制御されたシミュレーションを実行できます。Python APIを用いてエージェントの性格、意思決定ロジック、通信チャネルをカスタマイズ可能です。フレームワークはプロンプトの構築、応答の解析、および会話状態の追跡を自動的に処理します。全てのインタラクションを記録し、応答の一貫性、タスク完了率、遅延時間などのビルトイン評価指標を提供します。プラグインアーキテクチャにより、外部データソースの統合やカスタム評価関数の追加が可能です。また、LlamaSimの軽量コアは、ローカル開発、CIパイプライン、クラウド展開に適しており、再現性のある研究やプロトタイプの検証を可能にします。

ObfusCatは、コードプライバシーを優先しながら、包括的なAI支援のコーディング体験を提供するように設計されています。このツールは、すべて開発者のローカルマシン上で動作し、コードが外部サーバーに共有または露出されることはありません。AIを活用することにより、ObfusCatは自動テスト、バグ修正、コード説明などのタスクを安全な環境内で実現します。