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.