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Open-source, end-to-end platform for evaluating, observing, and improving LLM and AI agent applications. Tracing · Evals · Simulations · Datasets · Gateway · Guardrails. Self-hostable. Apache 2.0.
解决的问题
AI 智能体经常因为幻觉和不可预测的行为而在生产环境中失败。大多数团队正挣扎于碎片化的工作流，必须将用于可观测性、评估和护栏的独立工具拼凑在一起。Future AGI 将这些功能整合进单一的反馈循环，使智能体变得可靠并具备自我改进能力。
工作原理
该平台通过六大核心支柱运行：
- Simulate: 针对现实的人设和边缘情况（包括文本和语音）运行数千次多轮对话。
- Evaluate: 使用 LLM-as-judge、启发式算法和机器学习来提供超过 50 项指标，如落地性（groundedness）和工具使用正确性。
- Protect: 提供内置扫描器和供应商适配器，以防止越狱、注入和 PII 泄露。
- Monitor: 使用 OpenTelemetry 原生追踪来跟踪各种框架的延迟、成本和跨度图（span graphs）。
- Command Center: 作为具有高性能路由和语义缓存的 OpenAI 兼容网关。
- Optimize: 采用六种提示词优化算法，将生产环境的追踪数据转化为用于提升性能的训练数据。
适用对象
- 客户支持团队: 构建值得信赖的客服 AI。
- 语音 AI 开发人员: 测试并改进端到端语音智能体。
- 企业开发人员: 构建可靠的内部 Copilot 和自主智能体。
- RAG 开发人员: 确保回答的落地性和经过验证的引用。
- 编程与计算机使用智能体开发人员: 构建能够自信地编写代码或与界面交互的智能体。
亮点
- 开源（Apache 2.0）并可通过 Docker 自托管。
- 基于 Go 的高性能网关，处理能力约为 ~29k req/s。
- 支持 50 多个智能体框架（LangChain, LlamaIndex, CrewAI 等）。
- 与 100 多个 LLM 提供商及主流向量数据库集成。