← Все проекты
Проект / Unknown

LiYu0524/ATbench: ATbench — эталонные данные для тестирования безопасности ИИ-агентов

Помогает оценить, насколько безопасно ведут себя ИИ-агенты при работе с инструментами в реальных сценариях.

Проект предоставляет наборы траекторий — полных историй взаимодействия агента с пользователем и инструментами. Каждая траектория размечена как безопасная или опасная, а для опасных есть детальная диагностика по трём измерениям: источник риска, тип сбоя и...

★ 16 Unknown Форки 0 Issue 0 Оценка 7/10 Карточка проверена

Для кого это

Для исследователей ИИ-безопасности, разработчиков агентских систем и команд, которые хотят проверить свои модели на реалистичных траекториях поведения.

Проблема / задача

Сложно объективно оценить безопасность ИИ-агентов в долгосрочных сценариях с использованием инструментов — не хватает реалистичных и разнообразных тестовых данных.

Как это работает

Проект предоставляет наборы траекторий — полных историй взаимодействия агента с пользователем и инструментами. Каждая траектория размечена как безопасная или опасная, а для опасных есть детальная диагностика по трём измерениям: источник риска, тип сбоя и возможный вред.

Что видно по README

ATbench — это семейство бенчмарков для оценки безопасности ИИ-агентов на уровне траекторий. Содержит реалистичные сценарии с использованием инструментов, размеченные экспертами. Есть две версии: ATbench (1000 траекторий) и ATbench500 (500 траекторий). Данные доступны на Hugging Face, кодовая база будет расширяться.

Ключевые возможности

1000 размеченных траекторий поведения агентовДетальная трёхмерная таксономия безопасности (источник риска, тип сбоя, вред)Реалистичные сценарии с использованием тысяч уникальных инструментовПрямая сравнимость между версиями бенчмарка

Технологии

Hugging Face DatasetsPython

Интересный факт

В последней версии ATbench агенты в среднем делают около 9 шагов за траекторию и используют почти 2000 разных инструментов — это очень разнообразные и сложные сценарии.

С чего начать

  • Перейти на страницу датасета на Hugging Face
  • Загрузить данные ATbench или ATbench500
  • Использовать в своих экспериментах по оценке безопасности

Оценка GitRadar

Удобство
7/10
Свежесть
9/10
Перспектива
8/10
Монетизация
4/10
Общая оценка
7/10

Вердикт GitRadar

Стоит пробовать, если вы серьёзно занимаетесь безопасностью ИИ-агентов. Это один из немногих публичных бенчмарков такого масштаба и детализации.

Наблюдения по обновлениям

Проект активно развивается: в апреле 2026 вышло крупное обновление с 1000 траекторий, обещают выпуск движка для генерации данных.

Что мы проверили

Карточка собрана по данным GitHub, README и структуре репозитория. Это не официальная документация проекта.

Исходный репозиторий
https://github.com/LiYu0524/ATbench
Создан на GitHub
9 апреля 2026 г.
Последнее обновление репо
9 апреля 2026 г.
Последняя проверка GitRadar
9 апреля 2026 г.
Изученные файлы
README.md

FAQ

Что это такое?

Набор данных для тестирования безопасности ИИ-агентов в реалистичных сценариях с инструментами.

Для кого подходит?

Для исследователей и разработчиков, которые работают с агентским ИИ и хотят оценить риски.

Источники

  • GitHub исходный код и активность
  • README описание, ссылки, стартовые материалы

Нужна помощь с LiYu0524/ATbench?

Если проект подходит под ваш сценарий, можем помочь с установкой, интеграцией, доработкой или аккуратным форком под вашу инфраструктуру.