ToolFuzz는 AI 에이전트의 도구 호출 로직을 탐색하는 다양한 퍼징 시나리오를 자동으로 생성하는 오픈소스 프레임워크입니다. 잘못된 입력을 주입하고 도구 호출 시퀀스를 변경하여 극단적 경우와 실패 모드를 식별합니다. 개발자는 모듈형 플러그인 인터페이스를 사용하여 퍼징 전략을 사용자 정의하고, 커버리지 지표를 추적하며, 실시간으로 결과를 시각화하여 효율적인 디버깅과 신뢰성 향상을 지원할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
ToolFuzz
ToolFuzz는 AI 에이전트의 도구 호출 로직을 탐색하는 다양한 퍼징 시나리오를 자동으로 생성하는 오픈소스 프레임워크입니다. 잘못된 입력을 주입하고 도구 호출 시퀀스를 변경하여 극단적 경우와 실패 모드를 식별합니다. 개발자는 모듈형 플러그인 인터페이스를 사용하여 퍼징 전략을 사용자 정의하고, 커버리지 지표를 추적하며, 실시간으로 결과를 시각화하여 효율적인 디버깅과 신뢰성 향상을 지원할 수 있습니다.
추천
ToolFuzz란?
ToolFuzz는 도구를 사용하는 AI 에이전트용으로 특별히 설계된 종합 퍼즈 테스트 프레임워크를 제공합니다. 무작위 도구 호출 시퀀스, 잘못된 API 입력, 예상치 못한 파라미터 조합을 체계적으로 생성하여 에이전트의 도구 호출 모듈을 스트레스 테스트합니다. 사용자는 모듈형 플러그인 인터페이스를 통해 맞춤형 퍼즈 전략을 정의하고, 타사 도구 또는 API를 통합하며, 특정 실패 모드에 대응할 수 있도록 돌연변이 규칙을 조정할 수 있습니다. 프레임워크는 실행 추적을 수집하고, 각 컴포넌트의 코드 커버리지를 측정하며, 미처리 예외 또는 로직 결함을 하이라이트합니다. 내장된 결과 집계와 보고서를 통해 ToolFuzz는 극단적 사례, 회귀 문제, 보안 취약점의 신속한 파악을 가능하게 하여 AI 기반 워크플로우의 견고성과 신뢰성을 강화합니다.
ToolFuzz을 사용할 사람은?
- AI 연구원
- LLM 개발자
- QA 엔지니어
- AI 안전 감사관
- 도구 통합 전문가
ToolFuzz 사용 방법은?
- 1단계: pip를 사용하여 ToolFuzz를 설치하세요.
- 2단계: AI 에이전트 환경을 구성하고 도구 인터페이스를 정의하세요.
- 3단계: 돌연변이 규칙과 대상 도구 모듈을 지정하는 퍼징 프로파일을 만드세요.
- 4단계: ToolFuzz 테스트 세트를 실행하여 퍼즈 케이스를 생성하고 실행하세요.
- 5단계: 커버리지 보고서와 에러 로그를 검토하세요.
- 6단계: 퍼징 전략을 개선하고, 수정 사항을 검증하기 위해 테스트를 다시 실행하세요.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
ToolFuzz의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 자동 퍼즈 케이스 생성
- 잘못된 입력 삽입
- 도구 호출 시퀀스 탐색
- 커스터마이징 가능한 퍼즈 전략
- 커버리지 추적 및 지표
- 실시간 결과 시각화
- 모듈형 플러그인 인터페이스
장점
- 극단적 사례와 실패 모드를 조기에 감지
- 도구 호출 신뢰성 향상
- 디버깅과 QA 가속화
- AI 에이전트의 견고성 향상
- 다양한 도구 API에 맞춤형 적용 가능
- 오픈소스 및 확장 가능
ToolFuzz의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 외부 도구 플러그인을 활용한 LLM 기반 에이전트 테스트
- AI 에이전트 도구 통합 벤치마크
- 에이전트 기반 애플리케이션의 자동 QA
- 도구 호출의 보안 및 안정성 평가
- 에이전트 업데이트 후 회귀 테스트
ToolFuzz의 자주 묻는 질문
ToolFuzz 회사 정보
ToolFuzz 리뷰
5/5
ToolFuzz의 주요 경쟁자와 대안은?
- American Fuzzy Lop (AFL)
- Hypothesis
- QuickFuzz
- LangFuzz
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
--
LLMs를 활용하여 Robot Framework용 테스트 데이터와 시나리오를 자동 생성하는 AI 기반 데이터 드라이버 확장입니다.
125.7K
25.19% Agent-Squad는 여러 전문 AI 에이전트를 조율하여 작업 분해, 워크플로우 오케스트레이션 및 복잡한 문제 해결을 위한 도구 통합을 수행합니다.
--
AUITestAgent는 AI를 활용하여 앱 스크린샷과 사용자 프롬프트를 기반으로 Appium UI 테스트 스크립트를 자동으로 생성하고 실행합니다.
--
Java 기반 LightJason 다중 에이전트 프레임워크의 처리량, 지연 시간, 확장성을 다양한 테스트 시나리오에서 측정하는 벤치마크 스위트.
--
다중 에이전트 시뮬레이션을 위한 플록킹 알고리즘을 구현하는 Python 기반 프레임워크로, AI 에이전트들이 동적으로 협력하고 내비게이션할 수 있도록 합니다.
--
리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
--
구글 Gemini의 추론 및 도구 사용 능력을 활용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 코드 레시피를 제공하는 오픈소스 저장소입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
--
Agentic Workflow는 복잡한 자동화 작업을 위한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 조율 및 관리하는 Python 프레임워크입니다.
--
SmolAgents를 보여주는 GitHub 데모로, 툴 통합이 가능한 가벼운 Python 프레임워크로 LLM 기반 다중 에이전트 작업 흐름을 조율합니다.
--
YAML과 유사한 사양을 사용하여 선언적으로 AI 에이전트 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
245.5K
32.47% 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
--
LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
--
기존 OpenAI Python SDK 인터페이스를 통해 Anthropic Claude API를 원활하게 호출할 수 있게 하는 Python 래퍼입니다.
--
Agent Adapters는 LLM 기반 에이전트를 다양한 외부 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합할 수 있도록 플러그 가능 미들웨어를 제공합니다.
--
Java-Action-Storage는 분산 다중 에이전트 애플리케이션의 에이전트 행동을 기록, 저장 및 검색하는 LightJason 모듈입니다.