Na prática, LlamaSim permite definir múltiplos agentes alimentados por IA usando o modelo Llama, configurar cenários de interação e executar simulações controladas. Você pode personalizar personalidades de agentes, lógica de tomada de decisão e canais de comunicação usando APIs simples em Python. A estrutura automaticamente lida com a construção de prompts, análise de respostas e rastreamento do estado da conversa. Ela registra todas as interações e fornece métricas de avaliação integradas, como coerência de respostas, taxa de conclusão de tarefas e latência. Com sua arquitetura de plugins, você pode integrar fontes de dados externas, adicionar funções de avaliação personalizadas ou estender as capacidades dos agentes. O núcleo leve do LlamaSim torna-o adequado para desenvolvimento local, pipelines de CI ou implantações na nuvem, permitindo pesquisas reprodutíveis e validação de protótipos.