ToolFuzz — это opensource-фреймворк, предназначенный для автоматической генерации разнообразных сценариев фуззинга, которые проверяют логику вызова инструментов ИИ-агентами. Вводя поврежденные данные и меняя последовательности вызова инструментов, он выявляет крайние случаи и режимы сбоев. Разработчики могут настраивать стратегии фуззинга, отслеживать показатели охвата и визуализировать результаты в реальном времени, что обеспечивает эффективную отладку и повышение надежности приложений на базе агентов.
ToolFuzz — это opensource-фреймворк, предназначенный для автоматической генерации разнообразных сценариев фуззинга, которые проверяют логику вызова инструментов ИИ-агентами. Вводя поврежденные данные и меняя последовательности вызова инструментов, он выявляет крайние случаи и режимы сбоев. Разработчики могут настраивать стратегии фуззинга, отслеживать показатели охвата и визуализировать результаты в реальном времени, что обеспечивает эффективную отладку и повышение надежности приложений на базе агентов.
ToolFuzz предоставляет всеобъемлющую платформу для тестирования фуззинга, специально предназначенную для ИИ-агентов, использующих инструменты. Он систематически генерирует случайные последовательности вызова инструментов, поврежденные API-входные данные и неожиданные комбинации параметров для стресс-тестирования модулей вызова инструментов агента. Пользователи могут задавать индивидуальные стратегии фуззинга через модульный интерфейс плагинов, интегрировать сторонние инструменты или API и настраивать правила мутаций для целей тестирования конкретных режимов сбоев. Фреймворк собирает трассировки выполнения, измеряет покрытие кода для каждого компонента и выделяет необработанные исключения или ошибки логики. Встроенная агрегация результатов и отчеты ускоряют выявление крайних случаев, регрессий и уязвимостей безопасности, тем самым повышая надежность и устойчивость рабочих процессов на базе ИИ.
Кто будет использовать ToolFuzz?
Исследователи ИИ
Разработчики LLM
Инженеры по обеспечению качества
Аудиторы безопасности ИИ
Специалисты по интеграции инструментов
Как использовать ToolFuzz?
Шаг 1: Установите ToolFuzz через pip.
Шаг 2: Настройте окружение вашего ИИ-агента и определите интерфейсы инструментов.
Шаг 3: Создайте профиль фуззинга, указав правила мутаций и целевые модули инструментов.
Шаг 4: Запустите тестовый набор ToolFuzz для генерации и выполнения фуззкейсов.
Шаг 5: Просмотрите отчеты о покрытии и журналы ошибок.
Шаг 6: Улучшайте стратегии фуззинга и повторяйте тесты для проверки исправлений.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества ToolFuzz
Основные функции
Автоматическая генерация кейсов фуззинга
Внедрение поврежденных данных
Изучение последовательностей вызова инструментов
Настраиваемые стратегии фуззинга
Отслеживание охвата и метрик
Визуализация результатов в реальном времени
Модульный интерфейс плагинов
Преимущества
Раннее обнаружение крайних случаев и ошибок
Повышение надежности вызова инструментов
Ускорение отладки и QA
Повышение устойчивости ИИ-агентов
Настройка под различные API инструментов
Open-source и расширяемость
Основные Сценарии Использования и Приложения ToolFuzz
Тестирование агентов на базе LLM с внешними плагинами инструментов
Оценка интеграции инструментов ИИ-агентов в бенчмарках
Автоматизированное QA для приложений, управляемых агентами
Оценка безопасности и стабильности вызовов инструментов
Регрессионное тестирование после обновлений агентов
Часто Задаваемые Вопросы о ToolFuzz
Что такое ToolFuzz?
Какие языки поддерживает ToolFuzz?
Как установить ToolFuzz?
Могу ли я тестировать пользовательские инструменты?
Поддерживает ли ToolFuzz визуализацию в реальном времени?
Thufir — это фреймворк с открытым исходным кодом на Python для создания автономных AI-агентов с планированием, долговременной памятью и интеграцией инструментов.
Agent-Squad координирует нескольких специализированных ИИ-агентов для разложения задач, организации рабочих процессов и интеграции инструментов для решения сложных проблем.
Расширение браузера с поддержкой искусственного интеллекта, которое генерирует автоматизированные сценарии тестирования интерфейса, селекторы и фрагменты кода с помощью естественного языка.
AUITestAgent использует искусственный интеллект для автоматического создания и выполнения сценариев тестирования UI Appium на основе скриншотов приложений и подсказок пользователя.
Комплект бенчмарков, измеряющий пропускную способность, задержку и масштабируемость для многоагентной системы LightJason на базе Java в различных сценариях тестирования.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.