На практике LlamaSim позволяет определить несколько AI-агентов с помощью модели Llama, настроить сценарии взаимодействия и запускать контролируемые симуляции. Вы можете настроить личность агентов, логику принятия решений и каналы связи с помощью простых API на Python. Фреймворк автоматически управляет созданием подсказок, разбором ответов и отслеживанием состояния диалога. Он регистрирует все взаимодействия и предоставляет встроенные метрики оценки, такие как когерентность ответов, уровень завершения задач и задержка. Благодаря плагинам, можно интегрировать внешние источники данных, добавлять пользовательские функции оценки или расширять возможности агентов. Легкий ядроLlamaSim подходит для локальной разработки, CI/CD и облачных развертываний, что обеспечивает воспроизводимость исследований и проверку прототипов.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction предлагает гибкую среду для разработки, настройки и запуска систем, состоящих из нескольких автономных ИИ-агентов. Каждого агента можно наделить конкретными ролями, целями и протоколами связи. Фреймворк управляет передачей сообщений, контекстом беседы и последовательными или параллельными взаимодействиями. Он поддерживает интеграцию с OpenAI GPT, другими API LLM и пользовательскими модулями. Пользователи задают сценарии через YAML или Python-скрипты, указывая детали агентов, шаги рабочей схемы и критерии остановки. Система регистрирует все взаимодействия для отладки и анализа, а также обеспечивает тонкую настройку поведения агентов для экспериментов по сотрудничеству, переговорам, принятию решений и решению сложных задач.