LLM代理模擬框架能設計、執行及分析模擬環境，讓自主代理透過大型語言模型進行互動。用戶可以註冊多個代理實例，分配可自定義的提示與角色，並指定通訊管道，例如訊息傳遞或共用狀態。此框架串連模擬週期、收集日誌並計算指標，如輪次頻率、回應延遲和成功率。它支援與OpenAI、Hugging Face及本地LLM的無縫整合。研究人員可建立複雜場景—如談判、資源配置或協作解決問題—以觀察新興行為。模組化插件架構允許新增代理行為、環境約束或可視化模組，促進可重複實驗。

PromptsLabs是一個讓用戶可以發現和分享提示以測試新語言模型的平台。這個以社區驅動的圖書館提供了各種複製和粘貼的提示，以及它們的預期輸出，幫助用戶理解和評估各種LLM的性能。用戶還可以貢獻自己的提示，確保資源不斷增長並保持最新。