端到端追踪
跟踪每个请求经过检索、生成、工具调用和 guard 检查的完整过程,提供 span 级别的耗时、token 数、成本和可搜索的 trace 树。
Future AGI 是一个用于追踪、测试和优化 AI agent 的平台,覆盖 prompts、模拟、评估与 guardrails,帮助团队查看失败、对比运行并更清晰地了解 agent 行为。
Future AGI 是一个用于构建、测试、观察和改进 AI agent 的平台。该网站将其定位于解决 agent 幻觉问题,并展示了用于追踪 agent 执行、评估输出、模拟对话、管理 prompts 和添加 guardrails 的工具。
该产品将这些工作流整合到一个环境中,使团队能够检查失败、对比运行结果,并使用相同的底层数据迭代 prompts 或 agent 逻辑。定价信息显示有一个免费起始层,超出包含额度后按使用量计费,这使其适合希望先从小规模开始并随着使用增长而扩展的团队。
跟踪每个请求经过检索、生成、工具调用和 guard 检查的完整过程,提供 span 级别的耗时、token 数、成本和可搜索的 trace 树。
对比启发式、基于代码的检查、LLM-as-judge 配置和 agentic 评估,并提供模板以及历史或内联工作流来测试 agent 行为。
使用场景、角色和转录来测试文本和语音 agent,帮助团队在发布变更前检查 agent 如何处理真实对话。
管理 prompts、版本、标签、文件夹,以及一个可视化 agent playground,用于构建和迭代基于 prompt 和图的工作流。
应用内置的基于规则和 ML 驱动的 guardrails,用于内容审核、PII、密钥、毒性和注入检查,并可在监控或保护模式下运行。
在共享工作区中存储数据集、实验、注释和 AI 辅助分析,便于在 agent 生命周期中进行比较、审查和调试。
开发团队可以检查单个 agent 请求在检索、工具调用和模型输出中的全过程,以查看延迟、成本或事实错误出现的位置。
Prompt 作者可以对比不同版本、标签和 playground 运行结果,在发布前优化系统 prompts 或图逻辑。
QA 和产品团队可以使用角色和脚本场景运行模拟的文本或语音对话,以审查 agent 如何处理真实交互。
运营团队可以在模型流量前设置 guardrails、路由、速率限制和预算,以减少不安全或无限制的行为。
评估团队可以存储数据集、运行实验并审查注释,以便在共享工作区中比较模型或 agent 的变更。
Future AGI 是一个用于追踪、评估、模拟和管理 AI agent 的平台。来源页面展示了可观测性、提示工作台、模拟、guardrails、数据集和 AI 辅助分析模块。
来源强调了端到端追踪、评估配置、提示工作台流程、文本与语音模拟,以及按产品区域使用情况计费。它面向的是构建和优化 AI agent 的团队,而不是通用应用。
定价页面显示有一个免费起始层,超过包含额度后按使用量计费。页面还提到各产品区域的核心功能可免费使用,并提供可选的付费附加项以满足更高留存和企业需求。
有。网站显示计划中包含团队成员和项目,并且它展示的是跨 traces、数据集、prompts 和注释的共享协作,而不是单用户工作流。
网站展示了对 tracing、模拟、提示工作台、评估、guardrails、数据集、注释以及 API/SDK 的直接支持。所提供的来源没有给出所有下游工具或框架的完整集成列表,除 tracing 集成外也未完整列出其他集成。