SecGPT enveloppe les appels LLM avec des contrôles de sécurité en couches et des tests automatisés. Les développeurs définissent des profils de sécurité en YAML, intègrent la bibliothèque dans leurs pipelines Python et utilisent des modules pour la détection d’injections de prompt, la prévention des fuite de données, la simulation de menaces adverses et la surveillance de conformité. SecGPT génère des rapports détaillés sur les violations, supporte les alertes via webhooks et s’intègre parfaitement avec des outils comme LangChain et LlamaIndex pour garantir des déploiements AI sûrs et conformes.

Pydantic AI Agent offre une méthode structurée et sûre pour concevoir des agents pilotés par l'IA en tirant parti des capacités de validation et de modélisation de Pydantic. Les développeurs définissent les configurations d'agents comme des classes Pydantic, en précisant les schémas d'entrée, les modèles d'invite et les interfaces d'outils. Le cadre s'intègre parfaitement avec des APIs LLM telles que OpenAI, permettant aux agents d'exécuter des fonctions définies par l'utilisateur, de traiter les réponses LLM et de maintenir l'état du flux de travail. Il supporte le chaînage de multiples étapes de raisonnement, la personnalisation des invites et la gestion automatique des erreurs de validation. En combinant la validation des données avec une logique modulaire d'agents, Pydantic AI Agent facilite le développement de chatbots, scripts d'automatisation et assistants IA personnalisés. Son architecture extensible permet l'intégration de nouveaux outils et adaptateurs, facilitant la prototypage rapide et le déploiement fiable des agents IA dans diverses applications Python.