실제 작업에서 LlamaSim은 Llama 모델을 사용하는 여러 AI 에이전트를 정의하고, 상호작용 시나리오를 설정하며, 제어된 시뮬레이션을 실행할 수 있게 해줍니다. 간단한 파이썬 API를 사용하여 에이전트의 성격, 의사결정 로직, 통신 채널을 사용자 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 프롬프트 구성, 응답 분석, 대화 상태 추적을 자동으로 처리합니다. 모든 상호작용을 기록하며 응답 일관성, 작업 완료율, 지연 시간 등의 내장 평가 지표를 제공합니다. 플러그인 아키텍처를 통해 외부 데이터 소스와 통합하거나, 사용자 정의 평가 함수를 추가하거나, 에이전트 능력을 확장할 수 있습니다. LlamaSim의 가벼운 핵심은 로컬 개발, CI 파이프라인, 클라우드 배포에 적합하며, 재현 가능한 연구와 프로토타입 검증을 가능하게 합니다.

ObfusCat은 코드 프라이버시를 우선시하는 포괄적인 AI 지원 코딩 경험을 제공하기 위해 설계되었습니다. 이 도구는 개발자의 로컬 머신에서 완전히 작동하여 코드가 외부 서버와 공유되거나 노출되지 않도록 합니다. AI를 활용하여 ObfusCat은 자동화된 테스트, 버그 수정, 코드 설명 등의 작업을 안전한 환경 내에서 지원합니다.