Teammately es el agente de IA autónomo diseñado para que los ingenieros de IA construyan, evalúen y refinen productos, modelos y agentes de IA. Te permite definir tus objetivos y luego itera de forma autónoma utilizando LLM, prompts, RAG y ML para lograr resultados que superan la iteración manual a nivel humano. Teammately se centra en un enfoque científico para el desarrollo de la IA, garantizando la calidad y la fiabilidad a través de pruebas y evaluaciones impulsadas por la IA.

El tutorial Autogen de Debate de Agentes IA ofrece un marco paso a paso para orquestar múltiples agentes IA involucrados en debates estructurados. Utiliza el módulo AutoGen de LangChain para coordinar mensajes, ejecución de herramientas y resolución de debates. Los usuarios pueden personalizar plantillas, configurar parámetros de debate y consultar registros y resúmenes detallados de cada ronda. Ideal para investigadores evaluando opiniones de modelos o docentes demostrando colaboración IA. Este tutorial proporciona componentes de código reutilizables para orquestación integral de debates en Python.

Anti-Agent-Agent proporciona un marco programable para generar agentes de IA tanto adversariales como defensivos para modelos conversacionales. Automatiza la creación de prompts, la simulación de escenarios y el escaneo de vulnerabilidades, produciendo informes de seguridad detallados y métricas. La herramienta soporta integración con proveedores populares de LLM como OpenAI y entornos locales de modelos. Los desarrolladores pueden definir plantillas personalizadas de prompts, controlar roles de agentes y programar pruebas periódicas. El marco registra cada interacción, destaca posibles debilidades y recomienda pasos de remediación para fortalecer la defensa del agente de IA, ofreciendo una solución completa para pruebas adversariales y evaluación de resiliencia en despliegues de chatbots y asistentes virtuales.

Captum es una biblioteca extensible que proporciona implementaciones de propósito general para la interpretabilidad de modelos en PyTorch. Su objetivo es desmitificar modelos complejos de aprendizaje automático ofreciendo varios algoritmos para analizar y comprender las predicciones de los modelos. Captum incluye una variedad de métodos, como la ablación de características, los gradientes integrados y otros, que ayudan a investigadores y desarrolladores a comprender y mejorar sus modelos.