ResolveLab

给 Agent 工具注入故障,用副作用打分验真本事

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 105
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无官网定价信息,预计免费使用

项目预览

ResolveLab 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队Ta0p1
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无官网定价信息,预计免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-evaluation,ai-agents,dagger,fastapi,fault-injection,llm-agents,ollama,post-training,sqlite,tool-calling
GitHub 星标★ 105
上线时间2026-10-20 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积21.6 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态活跃
收录时间2026-11-06
浏览次数0

项目介绍

ResolveLab 是一个面向 LLM Agent 的评测与后训练环境,核心思路是在工具调用链路中主动注入故障,并用副作用评分(side-effect grading)判断 Agent 是否真正把任务做完、做对。项目用 FastAPI 搭建工具服务,结合 SQLite 记录状态,支持 Ollama 本地模型,覆盖 agent-evaluation、fault-injection、tool-calling、post-training 等方向。它解决的是传统 Agent 评测只看最终回答、忽略工具执行副作用与容错能力的问题:通过模拟工具报错、超时、返回异常等真实故障,考察 Agent 的恢复策略与任务完成质量,同时可作为后训练数据来源。适合研究 Agent 鲁棒性、构建可复现评测基准,以及训练更可靠的工具调用型 Agent。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-06 · 当前星标 ★ 105

核心亮点

  • 在工具调用层主动注入故障,能测出 Agent 的容错与恢复能力,而非只看最终文本
  • 副作用评分机制直接校验数据库等真实状态变更,避免 Agent 口头宣称完成
  • 基于 FastAPI + SQLite 的轻量架构,本地即可跑通,支持 Ollama 本地模型

不足之处

  • 早期项目,星标约 106,生态与文档成熟度有限
  • 故障类型与工具场景覆盖面待扩展,复杂多步任务支持需验证

适用场景

  • 研究 LLM Agent 在工具故障下的鲁棒性与恢复策略
  • 构建可复现的 Agent 工具调用评测基准
  • 用故障注入产生的轨迹数据对 Agent 做后训练

替代项目

AgentBench、ToolBench、WebArena

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