LLM 에이전트 시뮬레이션 프레임워크는 자율 에이전트가 대규모 언어 모델을 통해 상호작용하는 시뮬레이션 환경의 설계, 실행 및 분석을 가능하게 합니다. 사용자는 여러 에이전트 인스턴스 등록, 사용자 지정 프롬프트 및 역할 할당, 메시지 전달 또는 공유 상태와 같은 커뮤니케이션 채널 지정이 가능합니다. 이 프레임워크는 시뮬레이션 주기를 조율하고, 로그를 수집하며, 턴 빈도, 반응 지연, 성공률과 같은 지표를 계산합니다. OpenAI, Hugging Face, 로컬 LLM과 원활하게 통합되며, 협상, 자원 배분 또는 공동 문제 해결과 같은 복잡한 시나리오를 만들어 출현 행동을 관찰할 수 있습니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처로 새 에이전트 행동, 환경 제약 또는 시각화 모듈을 추가하여 재현 가능한 실험을 촉진합니다.

Protofy는 AI 기반 대화형 에이전트의 빠른 개발과 배포를 위한 포괄적인 툴킷을 제공합니다. 첨단 언어 모델을 활용하여 사용자들이 문서를 업로드하고, API를 통합하며, 지식 기반을 에이전트의 백엔드에 직접 연결할 수 있습니다. 시각적 플로우 편집기를 통해 대화 경로를 쉽게 설계하고, 맞춤형 페르소나 설정으로 브랜드 톤을 유지할 수 있습니다. Protofy는 임베드 가능한 위젯, REST 엔드포인트, 메시징 플랫폼과의 통합을 통해 멀티채널 배포를 지원합니다. 실시간 테스트 환경에서는 디버그 로그, 사용자 상호작용 지표, 성능 분석을 제공하여 에이전트 응답을 최적화합니다. 코딩 기술이 필요 없으며, 제품 관리자, 디자이너, 개발자가 협력하여 몇 분 만에 봇 설계 및 프로토타입 출시가 가능합니다.