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무엇을 해결하는가

대부분의 AI 에이전트는 평가, 관찰성, 가드레일(guardrails)을 위한 도구가 파편화되어 있어 프로덕션 환경에서 실패합니다. Future AGI는 시뮬레이션, 평가, 보호, 모니터링 간의 피드백 루프를 완성하는 통합 플랫폼을 제공하여 에이전트가 스스로 개선되고 프로덕션 환경에서 신뢰할 수 있게 되도록 돕습니다.

작동 방식

OpenAI-compatible gateway와 OpenTelemetry-native tracing system으로 구성된 올인원 플랫폼으로 작동합니다. 이 시스템은 개발자가 현실적인 페르소나를 사용하여 엣지 케이스(edge cases)를 시뮬레이션하고, 50개 이상의 메트릭(LLM-as-judge 포함)을 사용하여 성능을 평가하며, 내장된 가드레일 스캐너로 사용자를 보호하고, 6가지 알고리즘을 사용하여 프롬프트를 최적화할 수 있게 합니다. 프로덕션 트레이스(production traces)는 이후 에이전트의 다음 버전을 위한 학습 데이터로 시스템에 다시 입력됩니다.

대상 사용자

고객 지원, 음성 AI, RAG 시스템, 자율 에이전트, 컴퓨터 사용 에이전트(CUA), 코딩 어시스턴트를 위한 AI 에이전트를 구축하며 프로덕션 수준의 신뢰성 레이어가 필요한 개발자와 팀.

주요 특징

• 통합 라이프사이클: 시뮬레이션 및 평가부터 보호, 모니터링, 최적화에 이르는 전체 프로세스를 하나의 플랫폼에서 다룹니다.
• 고성능 게이트웨이: Go 기반 게이트웨이로 100개 이상의 프로바이더를 지원하며 낮은 지연 시간(가드레일 활성화 시 P99 ≤ 21ms)을 제공합니다.
• 광범위한 평가: 근거성(groundedness), 환각(hallucination), 도구 사용의 정확성(tool-use correctness)을 위한 50개 이상의 메트릭을 포함합니다.
• 오픈 소스 및 셀프 호스팅 가능: 데이터 주권을 위해 Docker를 통해 셀프 호스팅할 수 있는 Apache 2.0 라이선스 코어.
• 폭넓은 통합: LangChain, LlamaIndex, CrewAI를 포함한 50개 이상의 AI 프레임워크를 네이티브로 지원합니다.