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.

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.