// agents · NVIDIA/garak

garak

garakは、NVIDIAが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: NVIDIA/garak)。GitHubスターは9,497、フォークは1,349で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月7日です。

Scan your LLM for vulnerabilities before attackers do.

★ 9.5k スター⑂ 1.3k フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
NVIDIA/garak
GitHubスター
9,497
フォーク
1,349
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月7日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
// 仕組み

仕組み

  1. Define what you want

    Write down the job you will use the project for before touching any code.

  2. Clone the repository

    Download the source and read the README's setup section first.

  3. Install dependencies

    Run the install steps and add any required API keys or config.

  4. Run the quickstart

    Follow the example in the docs to confirm everything works.

// 機能

選ばれる理由

LLM vulnerability scanning

Probes models for known weakness classes.

NVIDIA-backed

Maintained under NVIDIA's organization.

Security focus

Built for pre-deployment adversarial testing.

Python tooling

Scriptable and extensible in Python.

Apache-2.0

Permissive licensing.

Active community

Discord plus 1,300+ forks.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Install

    Install garak from PyPI.

    pip install -U garak
  2. Step 2 — Pick a target

    Choose the model or endpoint you want to probe.

    # local model or API endpoint — see docs
  3. Step 3 — Run a scan

    Launch a probe run per the documentation.

    garak --help
    # see docs for scan commands
// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

Who maintains garak?

It is maintained under NVIDIA at NVIDIA/garak, with 1,349 forks.

Is garak free to use?

Yes. It is released under the Apache-2.0 license, which permits commercial use, modification, and redistribution. Read the LICENSE file for the exact terms.

Do I need a paid API to use it?

Scanning itself is local; you need access to the target model, via API or a local deployment.

How does it compare to other red-teaming tools?

Compare on probe coverage and reporting for the model types you ship.

How do I get started?

Install the package and follow the docs to run your first scan against a test model.

// さらに探索

似ているツール

AIエージェント

modelscan

Scan AI models for serialization attacks before you load them.

★ 781 スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

vigil-llm

Detect prompt injections and jailbreaks before they hit your LLM.

★ 504 スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

career-ops

Open-source AI job search agent and job finder: scan job boards, score each job 1-5 against your CV before you apply, tailor an ATS-friendly resume and cover…

★ 73.4k スターMIT
ガイドを見る →
AIエージェント

macos-harness

A minimal harness that lets an LLM fully control a Mac.

★ 902 スターMIT
ガイドを見る →
AIエージェント

deepeval

Unit tests for LLMs — evaluate before you ship.

★ 18.7k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

browser-harness

A self-healing harness that connects an LLM directly to your real browser

★ 18.4k スターMIT
ガイドを見る →
// 代替候補

代替候補: AIエージェント

LibreAIカタログに掲載されたAIエージェントプロジェクトの中で最もスターの多いもの — garakが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

// さらに見る agents

さらに見る: AIエージェント

カタログの中でgarakとスター数が近いAIエージェントプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

garakを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。