Anti-Agent-Agent fornece uma estrutura programável para gerar agentes de IA adversariais e defensivos para modelos conversacionais. Automiza a criação de prompts, simulação de cenários e varredura de vulnerabilidades, produzindo relatórios de segurança detalhados e métricas. O kit suporta integração com provedores populares de LLM como OpenAI e ambientes de modelos locais. Desenvolvedores podem definir templates de prompts personalizados, controlar papéis de agentes e agendar testes periódicos. Este framework registra cada interação, destaca possíveis fraquezas e recomenda passos de remediação para fortalecer as defesas de agentes de IA, oferecendo uma solução completa para testes adversariais e avaliação de resiliência em implantações de chatbots e assistentes virtuais.

Captum é uma biblioteca extensível que fornece implementações de uso geral para interpretabilidade de modelos no PyTorch. O objetivo é desmistificar modelos complicados de aprendizado de máquina oferecendo vários algoritmos para analisar e compreender previsões de modelos. Captum inclui uma variedade de métodos, como ablação de características, gradientes integrados e outros, que ajudam pesquisadores e desenvolvedores a entender e melhorar seus modelos.