Multi-LLM Dynamic Agent Router는 AI 에이전트 협업을 구축하기 위한 개방형 아키텍처 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 최적의 언어 모델로 하위 요청을 전달하는 동적 라우터와, 복합 프롬프트 정의, 쿼리 결과 조회, 응답 병합을 위한 GraphQL 인터페이스를 갖추고 있습니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 작업을 미크로 프롬프트로 분할하여 전문 LLM에 전달하고 결과를 프로그래밍적으로 재조합하여 적합성, 효율성, 유지보수성을 높일 수 있습니다.

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.