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.