ToolFuzz fournit un cadre complet de test de fuzzing, spécialement adapté aux agents IA utilisant des outils. Il génère systématiquement des séquences d’appel d’outil aléatoires, des entrées API mal formées et des combinaisons de paramètres inattendues pour tester les modules d’appel d’outils de l’agent. Les utilisateurs peuvent définir des stratégies de fuzzing personnalisées à l’aide d’une interface modulaire de plugins, intégrer des outils ou API tiers, et ajuster les règles de mutation pour cibler des modes d’échec spécifiques. Le framework collecte les traces d'exécution, mesure la couverture du code pour chaque composant et met en évidence les exceptions non gérées ou les défauts logiques. Avec une agrégation des résultats et des rapports intégrés, ToolFuzz accélère l’identification des cas limites, des problèmes de régression et des vulnérabilités de sécurité, renforçant ainsi la robustesse et la fiabilité des flux de travail basés sur l’IA.

Airtest est un framework d'automatisation avancé conçu pour les tests d'UI de jeux et d'applications. Il propose une API indépendante de la plateforme qui permet aux développeurs de créer des scripts de test fonctionnant sur divers systèmes d'exploitation et appareils, tels que Windows, Android, iOS et d'autres. Avec des fonctionnalités telles que des tests visuels, il minimise l'effort nécessaire à la création de tests. Airtest prend en charge l'intégration avec des langages de programmation populaires comme Python et peut automatiser facilement les interactions avec les éléments de l'UI, en faisant un choix privilégié pour les développeurs souhaitant améliorer leurs processus de test et garantir une performance cohérente de l'application.

LightJason Benchmark propose un ensemble complet de scénarios prédéfinis et personnalisables pour tester et évaluer en stress les applications multi-agents construites sur le framework LightJason. Les utilisateurs peuvent configurer le nombre d'agents, les schémas de communication et les paramètres environnementaux pour simuler des charges de travail réelles et analyser le comportement du système. Les benchmarks collectent des métriques telles que le débit des messages, les temps de réponse des agents, la consommation CPU et mémoire, en exportant les résultats en formats CSV et graphiques. Son intégration avec JUnit permet une inclusion transparente dans les pipelines de tests automatisés, rendant possible des tests de régression et de performance dans le cadre de workflows CI/CD. Avec des réglages ajustables et des modèles de scénarios extensibles, la suite aide à repérer les goulots d'étranglement, valider les affirmations de scalabilité et guider les optimisations architecturales pour des systèmes multi-agents performants et résilients.