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future-agi

future-agiは、future-agi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: future-agi/future-agi)。GitHubスターは2,127、フォークは671で、Apache-2.0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。

One open platform to simulate, evaluate, guardrail, trace, and optimise LLM and agent apps, self-hostable.

★ 2.1k スター⑂ 671 フォークApache-2.0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
future-agi/future-agi
GitHubスター
2,127
フォーク
671
ライセンス
Apache-2.0
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 whether to self-host (standalone on a laptop or VM, distributed, or Kubernetes) or start with the hosted cloud trial.

  2. Get the project

    Clone the repository and run the installer, which checks your machine, writes local secrets, and downloads the platform images.

  3. Install and configure

    Sign in locally, create an account, and copy your API key and secret key from the Keys page.

  4. Run your first task

    Instrument your agent with the OpenTelemetry package, send your first trace, then add evaluations, simulations, and guardrails.

// 機能

選ばれる理由

Tracing and observability

OpenTelemetry-native tracing across many agent frameworks, with span graphs, latency, and token-cost dashboards.

Evaluations

Dozens of metrics under one evaluate call, covering areas such as groundedness, hallucination, tool-use correctness, and tone, using LLM-as-judge, heuristic, and ML methods.

Agent simulation

Multi-turn conversation simulation against personas, adversarial inputs, and edge cases, for both text and voice agents.

Guardrails and protection

Built-in scanners for issues such as PII and prompt injection, plus adapters for external guardrail vendors, usable inline in the gateway or as an SDK.

LLM gateway

An OpenAI-compatible gateway with routing across many providers, semantic caching, and virtual keys.

Prompt optimisation

Several prompt-optimisation algorithms that learn from production traces, closing the loop from monitoring to improvement.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone and install the platform

    Requires Docker with Compose; the installer prepares secrets and images.

    git clone https://github.com/future-agi/future-agi.git
    cd future-agi
    ./bin/install
  2. Sign in and copy your keys

    Open the local app, create your account, and copy the API and secret keys from the Keys page in the sidebar.

    # open the installed web app locally and copy FI_API_KEY / FI_SECRET_KEY from Keys
  3. Send your first trace

    Install the instrumentation package, export your keys, and emit a span from Python.

    pip install fi-instrumentation-otel
    export FI_API_KEY=<your key>
// 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 it?

It is maintained by future-agi on GitHub, alongside a commercial cloud offering.

Is it free to use?

The platform core is Apache-2.0 licensed and free to self-host; the company also offers a managed cloud and enterprise editions.

Does it need a paid API key?

Not for the platform itself, but evaluations and optimisation call LLMs, so you configure your own provider keys for those features.

How does it compare to a well-known alternative?

Tools such as Langfuse or Phoenix focus mainly on tracing and evals; Future AGI bundles simulation, guardrails, a gateway, and prompt optimisation into the same platform, per its own comparison.

How do I get started?

Clone the repo, run ./bin/install, sign in locally, copy your keys, and pip install fi-instrumentation-otel to send a first trace.

// さらに探索

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