AI 에이전트 토론 AutoGen 튜토리얼은 구조화된 토론에 참여하는 여러 AI 에이전트를 조율하는 단계별 프레임워크를 제공합니다. LangChain의 AutoGen 모듈을 활용하여 메시지 조정, 도구 실행, 토론 해결을 조화시킵니다. 사용자들은 템플릿을 맞춤화하고, 토론 매개변수를 설정하며, 각 라운드의 상세 로그와 요약을 볼 수 있습니다. 모델 의견 평가 연구자 또는 AI 협업 시연 교육자를 위해 적합하며, 이 튜토리얼은 엔드투엔드 토론 조정을 위한 재사용 가능한 코드 컴포넌트를 제공합니다.

Anti-Agent-Agent는 대화형 모델용 적대적 및 방어적 AI 에이전트를 생성하는 프로그래밍이 가능한 프레임워크를 제공합니다. 프롬프트 제작, 시나리오 시뮬레이션, 취약점 검사 등을 자동화하며, 상세한 보안 보고서와 지표를 생성합니다. 이 툴킷은 OpenAI와 같은 인기있는 LLM 제공업체 또는 로컬 모델 런타임과의 통합을 지원하며, 개발자는 맞춤 프롬프트 템플릿을 정의하고, 에이전트 역할을 제어하며, 정기적인 테스트를 예약할 수 있습니다. 또한, 각 상호작용을 기록하고 잠재적 약점을 하이라이트하며, 개선 조치를 추천하여 챗봇과 가상 비서 배포 시 적대적 테스트 및 견고성 평가에 대한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공합니다.

Captum은 PyTorch에서 모델 해석 가능성을 위한 일반적인 구현을 제공하는 확장 가능 라이브러리입니다. 여러 알고리즘을 제공하여 복잡한 머신 러닝 모델을 해명하고 모델 예측을 분석하고 이해합니다. Captum은 연구자와 개발자가 자신의 모델을 이해하고 개선하는 데 도움을 주는 여러 방법을 포함하고 있습니다.

Encord는 컴퓨터 비전 및 다중 모드 AI 팀을 위해 설계된 진보된 데이터 개발 플랫폼입니다. AI 모델 개발을 위한 데이터 관리, 정리 및 큐레이션을 지원하는 전체 스택 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 레이블링 프로세스를 간소화하고 작업 흐름 관리를 최적화하며 모델 성능을 평가합니다. 직관적이고 강력한 인프라를 제공함으로써, Encord는 예측 또는 생성 AI 응용 프로그램을 위한 모델의 프로덕션 이행에서 모든 단계를 가속화합니다.