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manykarim/robotframework-agentguard

Robot Frameworkライブラリ。MCPサーバー、エージェントスキル、フック、サブエージェント、コーディングエージェントCLIをテストします。LiteLLMによるプロバイダー非依存、BFCLグレードのツール呼び出しマッチング、デフォルトで統計的N≧10。

robotframework-agentguard とは?

manykarim/robotframework-agentguardは、Robot Frameworkをベースとしたテストライブラリで、MCPサーバー、エージェントスキル、フック、サブエージェント、およびコーディングエージェントCLIのテストを自動化します。このライブラリはLiteLLMを統合することで、OpenAI、Anthropic、Googleなど様々なLLMプロバイダーに依存せずにエージェントテストを実行可能にします。また、BFCL(Berkeley Function Calling Leaderboard)グレードのツール呼び出しマッチング機能を搭載し、エージェントが正しいツールを正しい引数で呼び出しているかを高精度で検証します。デフォルトでは統計的な信頼性を確保するためN≧10回のテスト実行を推奨しており、これにより信頼性の高いエージェント評価が可能です。主にClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントツールを利用する開発者やQAエンジニア向けに設計されており、エージェントの振る舞いを自動化されたテストスイートで検証したい場合に有用です。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add manykarim/robotframework-agentguard

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ドキュメント

robotframework-agentguard は何をしますか?

Robot Frameworkライブラリ。MCPサーバー、エージェントスキル、フック、サブエージェント、コーディングエージェントCLIをテストします。LiteLLMによるプロバイダー非依存、BFCLグレードのツール呼び出しマッチング、デフォルトで統計的N≧10。

概要

manykarim/robotframework-agentguardは、Robot Frameworkのテストスイート内でAIエージェントの振る舞いを検証するための拡張ライブラリです。以下のような様々なエージェントコンポーネントのテストを自動化します:

  • MCPサーバー
  • エージェントスキル
  • フック
  • サブエージェント
  • コーディングエージェントCLI(例: Claude Code、Cursor、Codex)

主な機能

機能説明
プロバイダー非依存LiteLLMを使用して、OpenAI、Anthropic、GoogleなどのLLMプロバイダーを透過的に切り替え可能
BFCLグレードのマッチングツール呼び出しの関数名や引数を高精度で検証するマッチングアルゴリズム
統計的テストデフォルトでN≧10回のテスト実行により、結果の信頼性を向上
包括的なテストカバレッジMCP、スキル、フック、サブエージェント、CLIなど多様なエージェントコンポーネントをサポート

インストール

pip install robotframework-agentguard

または、ソースからインストールする場合:

git clone https://github.com/manykarim/robotframework-agentguard.git
cd robotframework-agentguard
pip install .

クイックスタート

  1. Robot Frameworkテストファイル(例: test_agent.robot)を作成し、AgentGuardライブラリをインポートします:
*** Settings ***
Library    AgentGuard

*** Test Cases ***
Agent Should Call Correct Tool
    [Setup]    Initialize Agent    model=gpt-4
    Run Agent Task    「東京の天気を教えて」
    Tool Call Should Match    get_weather    location=東京
    [Teardown]    Close Agent
  1. テストを実行します:
robot test_agent.robot

設定

環境変数またはテスト設定でライブラリを設定できます:

環境変数説明デフォルト値
AGENTGUARD_MODEL使用するLLMモデルgpt-4
AGENTGUARD_PROVIDERLLMプロバイダーopenai
AGENTGUARD_Nテスト実行回数10
AGENTGUARD_TIMEOUT1回のエージェント呼び出しのタイムアウト(秒)60

キーワードリファレンス

Initialize Agent

Initialize Agent    model=gpt-4    provider=openai    temperature=0

エージェントを指定されたモデルとプロバイダーで初期化します。

Run Agent Task

Run Agent Task    task=「こんにちは」    timeout=30

エージェントにタスクを実行させます。

Tool Call Should Match

Tool Call Should Match    tool_name=get_weather    args=location=東京

エージェントが指定されたツールを正しい引数で呼び出したことを検証します。

Agent Response Should Contain

Agent Response Should Contain    expected_text=東京の天気

エージェントの応答に指定されたテキストが含まれていることを検証します。

Agent Statistics Should Be Valid

Agent Statistics Should Be Valid    min_success_rate=0.8

N回のテスト実行結果の統計が有効であることを検証します。

サポートされているプラットフォーム

  • MCPサーバー
  • エージェントスキル(Claude Code、Cursor、Codexなど)
  • フック(プリフック、ポストフック)
  • サブエージェント
  • コーディングエージェントCLI

ライセンス

MITライセンスの下で公開されています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

貢献

バグ報告や機能リクエストはGitHub Issuesへお寄せください。プルリクエストも歓迎します。

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