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phoenix

phoenixは、Arize-aiが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: Arize-ai/phoenix)。GitHubスターは11,746、フォークは1,192で、NOASSERTIONライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

Observability and evaluation for AI apps — see what your agents do.

★ 11.7k スター⑂ 1.2k フォークNOASSERTION更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
Arize-ai/phoenix
GitHubスター
11,746
フォーク
1,192
ライセンス
NOASSERTION
GitHubでの最終更新
2026年10月8日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Clarify your goal

    Decide what you want the project to do before installing anything.

  2. Clone the repo

    Grab the source and skim the README for setup requirements.

  3. Install and configure

    Install dependencies and add any API keys or settings it needs.

  4. Run your first task

    Launch it and follow the example workflow from the docs.

// 機能

選ばれる理由

LLM tracing

See every call your app makes.

Agent observability

Follow multi-step agent behavior.

Evals and datasets

Score quality systematically.

Experiment tracking

Compare runs and prompts.

Framework integrations

LangChain, Anthropic SDKs, and more.

Active development

Pushed as recently as this week.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/Arize-ai/phoenix.git
    cd phoenix
  2. Step 2 — Create a venv and install

    Isolate dependencies, then install requirements.

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Launch using the entry point shown in the README.

    python -m phoenix  # check README for the exact command
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains phoenix?

It is an open-source project at Arize-ai/phoenix with 1192 forks. Check the contributors tab and recent commits to judge how active maintenance is.

Is phoenix free to use?

GitHub lists no license for this repo, so legally it's all rights reserved — check the README or ask the maintainer before building on it.

What can I observe?

Traces of LLM calls, agent runs, latency, and quality signals — plus datasets and experiments for evals.

Does it work with my framework?

It integrates with LangChain, Anthropic SDKs, and agent workflows; check the docs for your stack.

How do I get started?

Clone the repo and follow the README quickstart — the docs at https://arize.com/docs/phoenix walk through setup.

// さらに探索

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