用途：对语音或聊天智能体做安全与鲁棒性红队测试，覆盖提示注入、越狱、PII 提取、社会工程、合规陷阱等常见恶意模式，而非正常功能测试，需与常规功能测试集配合使用。
主要能力：提供 12 个核心攻击向量场景包（系统提示提取、指令覆盖、第三方 PII 提取、权威冒充、身份验证绕过、合规承诺陷阱、越界胁迫、多轮渐进升级、情绪操纵、有害内容诱导、验证预言机泄露、策略步骤跳过），每个场景含 input_str 与 expected_behaviors 清单；一个持久“Adversarial User”人设驱动全部场景；一个复合评估指标按用例自身 expected_behaviors 逐项判定 MET/NOT_MET/UNKNOWN 并给出 0-1 比例；多轮迭代运行；按测试用例分组的通过/失败记分卡与保存报告。
使用方式：需先安装并认证 Coval CLI（brew install coval-ai/tap/coval；coval whoami，失败则 coval login），从 app.coval.dev 获取 API 密钥并设置 COVAL_API_KEY、ORG_SLUG、WORKSPACE_ID。流程为确认智能体、创建或复用对抗测试集、通过 POST /v1/test-cases 创建多准则用例、创建或复用对抗人设、通过 POST /v1/metrics 创建复合指标、启动至少 3 次迭代运行，最后交给 analyze-adversarial-report 做加固分析。
限制：多准则 expected_behaviors 必须走 API，CLI 的 --expected 与 --stdin 不适用；复合指标也须用 API 创建，CLI 会丢弃 criteria 配置。语音场景需注意人设收尾条款以避免通话超时，聊天场景无需语音参数。所有准则须可仅凭对话记录判定，否则返回 UNKNOWN 并计 0.0。具体价格、平台支持范围等资料未提供。