giskard-oss Agent工作流 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。已获得 5.4k 颗 GitHub Star,综合评分 8.2 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。
专为LLM代理设计的开源评估测试库。提供AI红队、安全测试、公平性检验等完整工作流,帮助开发者系统性地评估和改进大语言模型应用的可靠性和安全性。
giskard-oss Agent工作流 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 LLM测试、AI安全评估、代理工作流 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。
专为LLM代理设计的开源评估测试库。提供AI红队、安全测试、公平性检验等完整工作流,帮助开发者系统性地评估和改进大语言模型应用的可靠性和安全性。
giskard-oss Agent工作流 是一款基于 Python 开发的开源工具,专注于 LLM测试、AI安全评估、代理工作流 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install giskard-oss
# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install giskard-oss
# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/Giskard-AI/giskard-oss
cd giskard-oss
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import giskard_oss; print('安装成功')"
# 命令行使用
giskard-oss --help
# 基本用法
giskard-oss input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import giskard_oss
# 示例
result = giskard_oss.process("input")
print(result)
# giskard-oss 配置文件示例(config.yml) app: name: "giskard-oss" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 giskard-oss --config config.yml # 或通过环境变量配置 export GISKARD_OSS_API_KEY="your-key" export GISKARD_OSS_OUTPUT_DIR="./output"
<p align="center"> <img alt="giskardlogo" src="readme/logo_light.png#gh-light-mode-only"> <img alt="giskardlogo" src="readme/logo_dark.png#gh-dark-mode-only"> </p> <h1 align="center" weight='300' >Evals, Red Teaming and Test Generation for Agentic Systems</h1> <h3 align="center" weight='300' >Modular, Lightweight, Dynamic and Async-first </h3> <div align="center">
<a rel="me" href="https://fosstodon.org/@Giskard"></a>
</div> <h3 align="center"> <a href="https://docs.giskard.ai/oss"><b>Docs</b></a> • <a href="https://www.giskard.ai/?utm_source=github&utm_medium=github&utm_campaign=github_readme&utm_id=readmeblog"><b>Website</b></a> • <a href="https://gisk.ar/discord"><b>Community</b></a> </h3> <br />
[!IMPORTANT] Giskard v3 is a fresh rewrite designed for dynamic, multi-turn testing of AI agents. This release drops heavy dependencies for better efficiency while introducing a more powerful AI vulnerability scanner and enhanced RAG evaluation capabilities. For now, the vulnerability scanner and RAG evaluation still rely on Giskard v2. Giskard v2 remains available but is no longer actively maintained. Follow progress → Read the v3 Announcement · Roadmap
pip install giskard
Requires Python 3.12+.
Telemetry: Libraries built on giskard-core (including giskard-checks) may send optional, aggregated usage analytics to help improve the product. No prompts, model outputs, or scenario text are included. See what is collected and how to opt out.
---
Giskard is an open-source Python library for testing and evaluating agentic systems. The v3 architecture is a modular set of focused packages — each carrying only the dependencies it needs — built from scratch to wrap anything: an LLM, a black-box agent, or a multi-step pipeline.
| Status | Package | Description |
|---|---|---|
| ✅ Beta | giskard-checks | Testing & evaluation — scenario API, built-in checks, LLM-as-judge |
| 🚧 In progress | giskard-scan | Agent vulnerability scanner — red teaming, prompt injection, data leakage (successor of [v2 Scan](https://legacy-docs.giskard.ai/en/stable/open_source/scan/index.html)) |
| 📋 Planned | giskard-rag | RAG evaluation & synthetic data generation (successor of [v2 RAGET](https://legacy-docs.giskard.ai/en/stable/open_source/testset_generation/index.html)) |
from openai import OpenAI
from giskard.checks import Scenario, Groundedness
client = OpenAI()
def get_answer(inputs: str) -> str:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": inputs}],
)
return response.choices[0].message.content
scenario = (
Scenario("test_dynamic_output")
.interact(
inputs="What is the capital of France?",
outputs=get_answer,
)
.check(
Groundedness(
name="answer is grounded",
context="France is a country in Western Europe. Its capital is Paris.",
)
)
)
result = await scenario.run()
result.print_report()
Therun()method is async. In a script, wrap it withasyncio.run(). See the full docs forSuites,LLMJudge, multi-turn scenarios, and more.
---
import asyncio
from giskard.scan import vulnerability_scan
async def main():
await vulnerability_scan(
target=my_agent,
description="A customer support chatbot for an e-commerce platform.",
languages=["en"],
)
asyncio.run(main())
高质量的开源AI评测框架,5.4k星标说明认可度高。工作流设计完善,覆盖安全、公平、性能多维度,是LLM应用上线前的必要工具,社区活跃度良好。
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。
经综合评估,giskard-oss Agent工作流 在AI工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | giskard-oss |
| 原始描述 | 开源AI工作流:🐢 Open-Source Evaluation & Testing library for LLM Agents。⭐5.4k · Python |
| Topics | LLM测试AI安全评估代理工作流红队工具模型公平性 |
| GitHub | https://github.com/Giskard-AI/giskard-oss |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-17 · 更新时间:2026-05-19 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。