Anti-Agent-Agent是一個開源的Python工具包，使開發者能自動產生對抗性AI代理人與防禦性對應物。它設計並執行專用提示，以探查對話式AI系統的弱點，識別弱點並提升韌性。用戶可自定義代理行為，模擬攻擊場景，並分析回應的抗干擾能力。透過此框架，團隊可以將持續的安全測試整合到AI開發流程中，確保代理的部署更加安全且可靠。
推廣此工具
更新此工具
Anti-Agent-Agent
Anti-Agent-Agent是一個開源的Python工具包，使開發者能自動產生對抗性AI代理人與防禦性對應物。它設計並執行專用提示，以探查對話式AI系統的弱點，識別弱點並提升韌性。用戶可自定義代理行為，模擬攻擊場景，並分析回應的抗干擾能力。透過此框架，團隊可以將持續的安全測試整合到AI開發流程中，確保代理的部署更加安全且可靠。
精選
Anti-Agent-Agent 是什麼？
Anti-Agent-Agent提供一個可程式設計的框架，用於生成對話模型的對抗性與防禦性AI代理。它自動化提示構建、場景模擬與漏洞掃描，產生詳細的安全報告與指標。此工具包支持與OpenAI等主要LLM供應商及本地模型運行時的整合。開發者可以定義自訂提示範本，控制代理角色，並排程定期測試。此框架記錄每次互動，標記潛在弱點，並建議改善措施，以強化AI代理的防禦能力，提供在聊天機器人與虛擬助理部署中的端到端對抗測試與韌性評估解決方案。
誰會使用 Anti-Agent-Agent？
- AI安全研究人員
- LLM開發者
- DevOps團隊
- QA工程師
- 學術研究人員
如何使用 Anti-Agent-Agent？
- 第一步：使用pip install anti-agent-agent安裝此套件
- 第二步：取得目標LLM（例如OpenAI）的API憑證並設定環境變數
- 第三步：在配置檔中定義對抗性與防禦性提示範本
- 第四步：使用anti-agent-agent命令並提供模型端點與配置：anti-agent-agent run
- 第五步：檢查生成的安全報告與記錄，識別潛在弱點
- 第六步：調整提示或模型設置並重新測試以驗證改善效果
平台
- mac
- windows
- linux
Anti-Agent-Agent 的核心特徵與益處
主要功能
- 自動生成對抗代理
- 防禦代理模擬
- 可自定義提示範本
- 對話模型漏洞掃描
- 詳細安全報告
- 與OpenAI及本地LLM整合
優點
- 識別並修復模型弱點
- 提升AI代理安全性
- 簡化對抗測試流程
- 方便整合入CI/CD流程
- 可自訂於各種場景
Anti-Agent-Agent 的主要使用案例與應用
- 聊天機器人的安全測試
- 對抗性提示研究
- 對話代理的韌性評估
- 訓練防禦性AI系統
Anti-Agent-Agent 的常見問答
Anti-Agent-Agent 公司信息
- Vladymyr
Anti-Agent-Agent 評論
5/5
Anti-Agent-Agent 的主要競爭對手和替代方案？
- OpenAI Red Teaming Toolkit
- PromptShield
- Adversarial-Chat
您可能也喜歡：
Offensive Graphs uses AI to automatically generate attack path graphs from network data, empowering security teams with clear visualization.