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解決する課題

AIエージェントは、ハルシネーションや予測不可能な動作により、本番環境で失敗することがよくあります。ほとんどのチームは、オブザーバビリティ、評価、ガードレールのための個別のツールを組み合わせる必要があり、断片化されたワークフローに苦労しています。Future AGIはこれらを単一のフィードバックループに統合し、エージェントの信頼性と自己改善を実現します。

仕組み

プラットフォームは、以下の6つのコアピラーを通じて動作します：

• Simulate: 現実的なペルソナやエッジケース（テキストおよび音声を含む）に対して、数千ものマルチターン会話を実行します。
• Evaluate: LLM-as-judge、ヒューリスティック、およびMLを使用して、グラウンデッドネスやツール使用の正確性など、50以上の指標を提供します。
• Protect: 内蔵スキャナーとベンダーアダプターにより、ジェイルブレイク、インジェクション、およびPIIの漏洩を防止します。
• Monitor: OpenTelemetryネイティブのトレーシングを使用して、さまざまなフレームワークにわたるレイテンシ、コスト、およびスパングラフを追跡します。
• Command Center: 高性能なルーティングとセマンティックキャッシュを備えた、OpenAI互換のゲートウェイとして機能します。
• Optimize: 6つのプロンプト最適化アルゴリズムを採用し、本番環境のトレースをより高いパフォーマンスのためのトレーニングデータに変換します。

対象となるユーザー

• カスタマーサポートチーム: 信頼できるサポートAIの構築。
• Voice AI開発者: エンドツーエンドの音声エージェントのテストと改善。
• エンタープライズ開発者: 信頼性の高い内部コパイロットや自律型エージェントの構築。
• RAG開発者: グラウンデッドな回答と検証済みの引用の確保。
• コーディング & コンピュータ使用エージェント開発者: コードの記述やインターフェースとのやり取りを確実に行えるエージェントの構築。

ハイライト

• オープンソース（Apache 2.0）であり、Docker経由でセルフホスト可能。
• 約29k req/sの処理能力を持つ、高性能なGoベースのゲートウェイ。
• 50以上のエージェントフレームワーク（LangChain, LlamaIndex, CrewAIなど）をサポート。
• 100以上のLLMプロバイダーおよび主要なベクトルデータベースと統合。