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暂未采集到具体套餐,价格以官网为准
在用户之前发现 AI 代理的漏洞
传统软件测试方式无法应对 AI agent 的独特失效模式。Fabraix 通过对抗性测试来发现这些问题——无需集成配置,直接对任意 AI agent 或多 agent 系统发起 1000+ 种自适应攻击策略,实时暴露潜在漏洞,帮助你在用户遇到之前修复问题。由前 Meta 工程师打造。
在用户之前发现 AI 代理的漏洞
传统软件测试方式无法应对 AI agent 的独特失效模式。Fabraix 通过对抗性测试来发现这些问题——无需集成配置,直接对任意 AI agent 或多 agent 系统发起 1000+ 种自适应攻击策略,实时暴露潜在漏洞,帮助你在用户遇到之前修复问题。由前 Meta 工程师打造。
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嘿,产品狩猎 👋
我们以前为大规模构建代理,意识到90%的工作是让它们足够可靠,避免生产中断。代理工程的前沿层面来自于拥有详尽的测试套件,我们必须在内部构建它,才能发布任何雄心勃勃的产品。所以我们是在为其他人打造它。
大多数团队如今没有这样的基础设施,他们通过“削弱”代理来应对——回归为单步任务,而不是代理实际具备的多步自主工作流。
我们的代理是一个进攻型人工智能,会对你的人工智能代理进行压力测试。它会像真实用户一样适应、重试和升级多回合尝试。纯黑匣子,没有集成。对准任何特工,让它运行。
它会在用户发现之前发现功能故障(错误的工具调用、幻觉、切换失误)和安全漏洞。
我们能帮忙的
:相信你已经部署的特工能够抵御关键的失败模式。有信心添加新工具,扩大自主权,而不是每次发布都悄悄破坏后游内容。
由一支前Meta和Monzo工程师团队打造。我们真心希望能听到任何在测试AI代理时遇到问题的朋友们的反馈。