Das AI Agent Debate Autogen Tutorial bietet einen Schritt-für-Schritt-Rahmen für die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten in strukturierten Debatten. Es nutzt das AutoGen-Modul von LangChain, um Messaging, Tool-Ausführung und Debattenresolution zu koordinieren. Benutzer können Vorlagen anpassen, Debattenparameter konfigurieren und detaillierte Logs sowie Zusammenfassungen jeder Runde anzeigen. Ideal für Forscher, die Modelleinschätzungen vergleichen, oder Lehrkräfte, die KI-Kollaboration demonstrieren. Dieses Tutorial liefert wiederverwendbare Code-Komponenten für die End-to-End-Orchestrierung von Debatten in Python.

Anti-Agent-Agent bietet einen programmierbaren Rahmen zur Generierung sowohl adversarialer als auch verteidigender KI-Agenten für Konversationsmodelle. Es automatisiert das Erstellen von Prompts, die Szenariosimulation und das Schwachstellen-Scanning, wobei detaillierte Sicherheitsberichte und Metriken erstellt werden. Das Toolkit unterstützt die Integration mit beliebten LLM-Anbietern wie OpenAI und lokalen Modell- runtimes. Entwickler können benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren, die Rollen der Agenten steuern und periodische Tests planen. Das Framework protokolliert jeden Austausch, hebt potenzielle Schwachstellen hervor und empfiehlt Abhilfemaßnahmen, um den Schutz der KI-Agenten zu stärken, und bietet eine End-to-End-Lösung für adversariale Tests und Resilienzbewertungen bei Chatbots und virtuellen Assistenten.