AI代理人辯論Autogen教程提供逐步框架，用於協調多個在結構化辯論中的AI代理人，利用LangChain的AutoGen模組來協調訊息傳遞、工具執行與辯論解決。用戶可以自訂範本、設定辯論參數，並瀏覽每輪詳細紀錄與摘要。非常適合研究人員比較模型觀點或教育者演示AI協作，本教程提供可重用的程式碼元件，可用於Python中的端到端辯論流程。

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。

Captum 是一個可擴展的庫，提供 PyTorch 中的模型可解釋性的一般實現。它旨在通過提供多種算法來分解複雜的機器學習模型，分析和理解模型預測。Captum 包含各種方法，如特徵消融、集成梯度等，幫助研究人員和開發者理解和改進他們的模型。

Encord 是一個為電腦視覺和多模態 AI 團隊設計的先進資料開發平台。它提供完整的解決方案以幫助管理、清理和策劃 AI 模型開發的資料。該平台簡化了標註過程，優化了工作流程管理，並評估模型性能。通過提供直觀和強大的基礎設施，Encord 加速了將模型投入生產的每一步，無論是預測還是生成 AI 應用。