Anti-Agent-Agent fournit un cadre programmable pour générer à la fois des agents IA adversaires et défensifs pour des modèles conversationnels. Il automatise la création de prompts, la simulation de scénarios et la détection de vulnérabilités, produisant des rapports et métriques de sécurité détaillés. La boîte à outils supporte l'intégration avec des fournisseurs LLM populaires comme OpenAI et des environnements locaux de modèles. Les développeurs peuvent définir des templates de prompts personnalisés, contrôler les rôles des agents, et planifier des tests périodiques. Le cadre enregistre chaque interaction, met en évidence les faiblesses potentielles, et recommande des mesures correctives pour renforcer la défense des agents IA, offrant une solution complète pour les tests adversaires et l'évaluation de résilience dans le déploiement de chatbots et d'assistants virtuels.

Captum est une bibliothèque extensible qui fournit des implémentations à usage général pour l'interprétabilité des modèles dans PyTorch. Son objectif est de démystifier les modèles d'apprentissage automatique complexes en offrant plusieurs algorithmes pour analyser et comprendre les prévisions des modèles. Captum comprend une variété de méthodes telles que l'ablation de caractéristiques, les gradients intégrés et d'autres, qui aident les chercheurs et les développeurs à comprendre et à améliorer leurs modèles.