ToolFuzz bietet ein umfassendes Fuzz-Testing-Framework, das speziell für tool-verwenderische KI-Agenten entwickelt wurde. Es generiert systematisch zufällige Tool-Aufrufsequenzen, fehlerhafte API-Eingaben und unerwartete Parameterkombinationen, um die Tool-Calling-Module des Agents zu testen. Benutzer können benutzerdefinierte Fuzzing-Strategien mit einer modularen Plugin-Schnittstelle definieren, Drittanbieter-Tools oder APIs integrieren und Mutationsregeln anpassen, um bestimmte Failure-Modi gezielt anzugreifen. Das Framework sammelt Ausführungsdaten, misst die Codeabdeckung für jede Komponente und hebt unbehandelte Ausnahmen oder Logikfehler hervor. Mit integrierter Ergebnisaggregierung und Berichterstellung beschleunigt ToolFuzz die Identifizierung von Randfällen, Regressionen und Sicherheitslücken und stärkt letztlich die Robustheit und Zuverlässigkeit von KI-basierten Arbeitsabläufen.

Coval hilft Unternehmen, Tausende von Szenarien aus wenigen Testfällen zu simulieren, sodass sie ihre Sprach- und Chat-Agenten umfassend testen können. Entwickelt von Experten für automatisierte Tests bietet Coval Funktionen wie anpassbare Sprachsimulationen, integrierte Metriken für Bewertungen und Leistungsüberwachung. Es ist für Entwickler und Unternehmen konzipiert, die zuverlässige KI-Agenten schneller bereitstellen möchten.

HoneyHive ist eine umfassende Plattform, die KI-Bewertungs-, Test- und Überwachungstools bereitstellt, die sich hauptsächlich an Teams richten, die GenAI-Anwendungen erstellen und pflegen. Es ermöglicht Entwicklern, Modelle, Agenten und RAG-Pipelines automatisch zu testen, zu bewerten und mit Sicherheits- und Leistungsstandards zu vergleichen. Durch das Aggregieren von Produktionsdaten wie Spuren, Bewertungen und Nutzerfeedback ermöglicht HoneyHive die Auffindung von Anomalien, umfassende Tests und iterative Verbesserungen in KI-Systemen, wodurch sichergestellt wird, dass sie produktionsbereit und zuverlässig sind.

Vision Agent ist ein Open-Source-KI-Framework, das Entwicklern und QA-Ingenieuren ermöglicht, grafische Benutzeroberflächen durch visuelle Elementerkennung und natürlichsprachliche Skripterstellung zu automatisieren. Es nutzt Computer Vision-Modelle zur Lokalisierung von Schaltflächen, Formularen und interaktiven Komponenten auf dem Bildschirm und verwendet ein großes Sprachmodell, um Benutzeranweisungen in ausführbaren Automatisierungscode zu übersetzen. Der Agent passt sich UI-Änderungen an und sorgt so für robuste und wartungsarme Test-Suiten für Web- und Desktop-Anwendungen. Es bietet ein Python SDK, CLI-Tools und Integration in CI-Pipelines für nahtlose End-to-End-Testabläufe.

BaseRock.ai ist eine innovative QA-Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um Prozesse für Unit- und Integrationstests zu automatisieren. Sie wurde benutzerfreundlich gestaltet und erfordert keine Lernkurve, sodass Entwickler und QA-Teams Testfälle mit einem einzigen Klick erstellen und ausführen können. Diese Plattform gewährleistet maximale Testabdeckung, erkennt Fehler frühzeitig und bietet detailliertes Feedback zur Steigerung der Produktivität der Entwickler. Darüber hinaus integriert sich BaseRock.ai nahtlos in CI/CD-Pipelines, die häufige und zuverlässige Softwarebereitstellungen ermöglichen.