Anti-Agent-Agent предоставляет программируемую платформу для генерации как враждебных, так и оборонительных ИИ-агентов для диалоговых моделей. Она автоматизирует создание подсказок, моделирование сценариев и сканирование уязвимостей, создавая подробные отчеты по безопасности и метрики. Инструмент поддерживает интеграцию с популярными поставщиками LLM, такими как OpenAI, и локальными средами выполнения моделей. Разработчики могут задавать пользовательские шаблоны подсказок, управлять ролями агентов и планировать периодические тесты. Эта платформа регистрирует каждое взаимодействие, выявляет потенциальные слабые стороны и рекомендует меры по устранению уязвимостей, предлагая полноценное решение для тестирования враждебности и оценки устойчивости в чатботах и виртуальных помощниках.

Captum — это расширяемая библиотека, которая предоставляет общие реализации для интерпретируемости моделей в PyTorch. Она направлена на разъяснение сложных моделей машинного обучения, предлагая несколько алгоритмов для анализа и понимания предсказаний моделей. Captum включает в себя разнообразные методы, такие как абляция признаков, интегрированные градиенты и другие, которые помогают исследователям и разработчикам осмысливать и улучшать свои модели.

Teammately - это автономный AI-агент, разработанный для AI-инженеров для создания, оценки и совершенствования AI-продуктов, моделей и агентов. Он позволяет вам определять свои цели, а затем автономно итерирует, используя LLM, prompt, RAG и ML, для достижения результатов, превосходящих ручную итерацию на уровне человека. Teammately фокусируется на научном подходе к разработке AI, обеспечивая качество и надежность посредством тестирования и оценки на основе AI.

Algomax — это инновационная платформа, сосредоточенная на оптимизации оценки выходных данных моделей LLM и RAG. Она упрощает сложную разработку подсказок и предлагает информацию о качественных показателях. Платформа создана для повышения производительности путем предоставления плавного и эффективного рабочего процесса для оценки и улучшения выходных данных моделей. Этот целостный подход обеспечивает быстрое и эффективное повторение моделей и подсказок, что приводит к более качественным результатам за меньшее время.

Учебник Autogen для дебатов AI-агентов предоставляет пошаговую структуру для оркестровки нескольких AI-агентов, участвующих в структурированных дебатах. Он использует модуль AutoGen от LangChain для координации обмена сообщениями, выполнения инструментов и разрешения споров. Пользователи могут изменять шаблоны, настраивать параметры дебатов и просматривать подробные логи и сводки каждого раунда. Идеально для исследователей, оценивающих мнения моделей, или преподавателей, демонстрирующих сотрудничество AI. Этот учебник поставляет многоразовые компоненты кода для полноценной оркестровки дебатов на Python.