AgentSimulationは、Pygame上に構築されたオープンソースのPythonライブラリで、複数の自律エージェントを2D環境でシミュレートします。エージェントの特性、操縦行動（探索、逃走、散歩）、衝突検出、パス検索、インタラクティブルールを設定できます。リアルタイムレンダリングとモジュラー設計により、迅速なプロトタイピング、教育用シミュレーション、小規模な群知能やマルチエージェント相互作用の研究をサポートします。

LLMエージェントシミュレーションフレームワークは、自律エージェントが大規模言語モデルを通じて相互作用するシミュレート環境の設計、実行、分析を可能にします。ユーザーは複数のエージェントインスタンスを登録し、カスタマイズ可能なプロンプトと役割を割り当て、メッセージ交換や共有状態などの通信チャネルを指定できます。フレームワークはシミュレーションサイクルを調整し、ログを収集し、ターン頻度、応答遅延、成功率などの指標を計算します。OpenAI、Hugging Face、ローカルLLMとのシームレスな統合をサポートし、交渉、資源配分、協力的問題解決などの複雑なシナリオを作成して出現する行動を観察できます。拡張可能なプラグインアーキテクチャにより、新しいエージェントの挙動、環境制約、ビジュアライゼーションモジュールを追加し、再現性のある実験を促進します。