本論文では、KnowThyselfというエージェントアシスタントを開発し、これを用いて大規模言語モデル（LLM）の解釈可能性を向上させます。従来のツールは有用な洞察を提供しているものの、断片的でコード集約型です。KnowThyselfはチャットベースのインターフェースにこれらの機能を統合し、ユーザーはモデルをアップロードし、自然言語で質問し、インタラクティブな視覚化とガイド付きの説明を得ることができます。主要な機能として、オーケストレータLLMがユーザーのクエリを再構成し、エージェントルーターがそれらを専門的モジュールに誘導し、最終的に出力を一貫した説明に文脈化します。この設計は技術的な障壁を下げ、LLM検査のための拡張可能なプラットフォームを提供します。また、会話型のワークフローに全プロセスを組み込むことによって、KnowThyselfはアクセス可能なLLM解釈可能性のための堅牢な基盤を提供します。