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.

AgentFarm은 다양한 AI 에이전트를 통합하는 시스템을 조율할 수 있는 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 Python으로 특화된 에이전트 동작을 스크립트화하고, 역할(매니저, 작업자, 분석가)을 할당하며, 병렬 처리용 작업 큐를 설정할 수 있습니다. OpenAI, Azure OpenAI와 원활하게 연동되어 동적 프롬프트 라우팅과 모델 선택이 가능합니다. 내장된 대시보드는 에이전트 상태 추적, 상호작용 기록, 워크플로우 성능 시각화를 지원합니다. 모듈식 플러그인을 통한 커스텀 API 확장, 오류 처리 자동화, 자원 활용 모니터링도 가능합니다. 다단계 파이프라인 배포에 적합하며, AgentFarm은 신뢰성, 확장성, 유지 관리성을 향상시킵니다.

Flocking Multi-Agent는 군집 지능을 보여주는 자율 에이전트 시뮬레이션을 위한 모듈식 라이브러리를 제공합니다. 결속, 분리, 정렬의 핵심 조종 행동과 장애물 회피, 동적 목표 추적을 포함합니다. Python과 Pygame을 이용한 시각화를 통해, 이 프레임워크는 이웃 반경, 최대 속도, 회전 힘 등의 파라미터를 조정할 수 있습니다. 사용자 정의 행동 함수와 로보틱스 또는 게임 엔진 통합을 위한 훅을 통해 확장 가능하며, AI, 로보틱스, 게임 개발, 학술 연구에 이상적입니다. 간단한 지역 규칙이 어떻게 복잡한 글로벌 형태를 만들어내는지 보여줍니다.