AgentSimJS는 자바스크립트에서 대규모 에이전트 기반 모델의 생성과 실행을 단순화하도록 설계되었습니다. 모듈식 아키텍처를 통해 개발자는 사용자 정의 상태, 센서, 의사결정 기능 및 액추에이터를 갖춘 에이전트를 정의하고, 이를 글로벌 변수로 매개변수화된 동적 환경에 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 이산 시간 단계 시뮬레이션을 조율하고, 에이전트 간 이벤트 기반 메시징을 관리하며, 상호작용 데이터를 기록하여 분석합니다. 시각화 모듈은 HTML5 Canvas 또는 외부 라이브러리를 이용한 실시간 렌더링을 지원하며, 플러그인은 통계 도구와의 통합을 가능하게 합니다. AgentSimJS는 현대 웹 브라우저와 Node.js 모두에서 실행되며, 대화형 웹 애플리케이션, 학술 연구, 교육 도구, 군집 지능, 군중 역학 또는 분산 AI 실험의 신속한 프로토타이핑에 적합합니다.

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.