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.

PromptsLabs는 사용자가 새로운 언어 모델을 테스트하기 위해 프롬프트를 발견하고 공유할 수 있는 플랫폼입니다. 커뮤니티 주도의 라이브러리는 복사 및 붙여넣기가 가능한 다양한 프롬프트와 해당 출력 결과를 제공하여 사용자가 다양한 LLM의 성능을 이해하고 평가하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 자신의 프롬프트 또한 기여할 수 있어 지속적으로 성장하고 최신 상태의 리소스를 보장합니다.