future-agi

一站式评估、观测和优化你的 AI 智能体，提升可靠性和安全性。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 713 🐛 待处理 1003 👀 关注 10

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GitHub 星标 ★ 2258

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队future-agi

官网地址https://futureagi.com

GitHubhttps://github.com/future-agi/future-agi

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agent-evaluation,ai-agents,ai-evals,ai-gateway,ai-observability,evals,evaluation-framework,guardrails,hallucination-detection,llm-evaluation,llm-observability,llm-tracing,llmops,model-evaluation,observability,opentelemetry,rag-evaluation,simulation,telemetry,tracing

GitHub 星标★ 2258

上线时间2026-04-23 00:00:00

代码更新2026-11-10

仓库体积294.4 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

Future AGI 是一个开源的端到端平台，用于评估、观测和优化 LLM 及 AI 智能体应用。它集成了追踪、评测、模拟、数据集管理、网关和护栏等核心功能，帮助开发者全面了解智能体行为，发现幻觉、性能瓶颈和安全漏洞，并通过模拟环境进行压力测试。平台支持自托管，采用 Apache 2.0 许可证，技术栈基于 Python，适合生产环境下的 AI 应用质量保障。它解决了 AI 应用从开发到部署过程中缺乏系统化观测和评估工具的问题，提供了一体化的解决方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2258

技术标签

agent-evaluation ai-agents ai-gateway ai-observability evals

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 15 分钟部署方式：Docker 5 步

环境要求

Docker Desktop 或 Docker Engine（自托管安装前必须可用）
Docker Compose（自托管路径依赖）
Git（用于拉取仓库代码）
能访问 Docker 镜像仓库的网络环境

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 future-agi 仓库拉到本地，README 的自托管路径说明从「fresh clone」开始操作。
```
git clone https://github.com/future-agi/future-agi.git
```
2进入项目目录

切换到克隆下来的仓库根目录，后续 docker compose 命令都在这里执行。
```
cd future-agi
```
3Docker Compose 快速启动

在克隆目录中直接拉起已发布镜像并后台启动整套服务，适合先跑起来试用。
```
docker compose up -d
```
4生产模式部署

README 给出的生产 Compose overlay：自动生成密钥、固定镜像 tag、拉取镜像并启动整套服务。
```
./deploy/setup.sh
```
5或使用云版本

不想本地安装可直接用云端免费层，README 标注为最快方式、无需安装（具体入口见官网）。