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.