LibreAI / ИИ-агенты / future-agi
// agents · future-agi/future-agi

future-agi

future-agi — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от future-agi (future-agi/future-agi на GitHub). У него 2 127 звёзд на GitHub и 671 форк, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

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

★ 2,1 тыс. звёзд⑂ 671 форкApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
future-agi/future-agi
Звёзды GitHub
2 127
Форки
671
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  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>
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

opik

Open-source LLM observability: trace, evaluate and monitor apps and agents

★ 22,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

LazyLLM

A low-code tool for building multi-agent LLM apps — chatbots, RAG and fine-tuning in one flow.

★ 3,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

astron-agent

iFLYTEK's enterprise agentic workflow platform — SuperAgents with workflows, RPA and one-click deploy.

★ 8,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

multica

Make humans and AI agents work as one team — open-source and self-hostable.

★ 51,9 тыс. звёздUnknown
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

EverOS

One portable, local-first memory layer for every AI agent - Markdown-native, user-owned and self-evolving.

★ 13,4 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

fast-agent

Code, build and evaluate LLM agents with full MCP, Skills, ACP and A2A support.

★ 3,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если future-agi вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к future-agi — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить future-agi

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.