
Future AGI
Future AGI · Programmation
Future AGI est une plateforme pour évaluer, tracer et protéger les applications d'IA. Elle teste les prompts, simule les agents et repère les hallucinations avant l'utilisateur.

À propos de Future AGI
What Is Future AGI
Future AGI est une plateforme d'ingénierie de l'IA bâtie autour d'une seule tâche : repérer ce qui cloche dans une application à base de modèles de langage avant que l'utilisateur ne s'en aperçoive. Elle réunit l'évaluation, l'observabilité, les garde-fous et l'amélioration des prompts dans un même produit, et chaque brique démarre avec une offre gratuite. Les équipes l'utilisent pour noter les réponses, suivre chaque étape d'un agent, bloquer les contenus à risque et ajuster les prompts sur des données réelles.
Le problème visé est simple à énoncer et difficile à résoudre. Les modèles hallucinent, sortent de la consigne et laissent fuiter des données, et ces ratés ne se voient presque jamais dans une démo. Future AGI rassemble les outils pour les traquer au même endroit, plutôt que de demander à une équipe de recoudre un traceur, une bibliothèque d'évaluation et une API de modération séparée. La plateforme est surtout connue pour l'observabilité LLM, la partie qui enregistre ce que fait l'application, à côté des évaluations qui jugent la qualité du résultat. D'après l'entreprise, plus de 2 400 équipes l'utilisent et les SDK d'évaluation sont open source sur GitHub.
Deux limites méritent d'être connues avant de commencer. L'offre gratuite se renouvelle chaque mois et plafonne le traçage à 50 Go avec 30 jours de rétention, donc une charge de production soutenue la dépasse vite. Et l'évaluation agentique la plus poussée tourne sur des crédits payants : les parties toujours gratuites sont les vérifications heuristiques et les juges avec votre propre clé.
Getting Started
- Inscrivez-vous sur app.futureagi.com et créez un projet pour votre application
- Installez le SDK traceAI et pointez-le vers vos appels au modèle pour collecter les traces
- Ajoutez une évaluation pour noter les sorties : choisissez un modèle prêt à l'emploi ou rédigez votre prompt de juge
- Activez les garde-fous sur votre passerelle pour bloquer les données personnelles et les injections en direct
- Passez en revue le fil d'erreurs, puis suivez les recommandations pour corriger les prompts et relancer
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Future AGI.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Équipes d'ingénierie IA
- Ingénieurs ML et évaluation
- Équipes produit avec des fonctions d'IA
- Créateurs isolés et petites startups
Tâches
- Test de prompts
- Détection d'hallucinations
- Traçage d'agents
- Filtrage de contenu
- Tests de régression
Cas d'usage
- Un bot de support répond mal en production
- Comparer deux versions d'un modèle
- Revue avant lancement d'un nouvel agent
- Réduire la facture de LLM
- Contrôle des données personnelles
Fonctionnalités clés
Évaluation avec juge LLM et evals de code
Future AGI note la sortie du modèle de plusieurs façons, à vous de choisir celle qui colle à chaque contrôle. Les heuristiques comme BLEU, ROUGE et les regex sont gratuites et illimitées. Les evals de code et les modèles juges Turing hébergés facturent à l'exécution en crédits d'IA, tandis qu'une clé personnelle pour le juge ne coûte rien sur la plateforme. En un seul appel, la boîte à outils lance un large éventail de métriques sur le texte, l'image et l'audio, du contrôle de fondement et d'hallucination à la justesse des outils et aux fuites de données personnelles.
Traçage et observabilité
Le SDK traceAI capture traces, spans et sessions de bout en bout, pour voir précisément ce qu'a fait l'application sur une requête. Il embarque plus de 30 bibliothèques et 11 types de span, avec plus de 70 filtres et une recherche plein texte pour fouiller les exécutions. Les sessions, les utilisateurs finaux et une vue en graphe de l'agent relient chaque appel aux personnes et aux flux qui le sous-tendent. Des tableaux de bord personnalisés et des alertes Slack et e-mail complètent la vue.
Garde-fous et protection des contenus
Les garde-fous se placent devant le modèle et filtrent le trafic dans les deux sens. Quinze contrôles à base de règles, couvrant données personnelles, secrets et motifs maison, sont toujours gratuits, tandis que le modèle de modération ML (Gemma 3n) consomme des crédits d'IA par contrôle. Vous pouvez les lancer en mode blocage, surveillance ou journalisation et fixer des seuils de score, et 15 intégrations externes comme Lakera, Presidio et Llama Guard sont là pour qui a déjà adopté ces outils.
Simulation d'agents avec personas
La simulation permet de tester un agent face à des personnes plutôt qu'à des prompts. Vous piochez parmi plus de 28 personas prêtes ou écrivez la vôtre, et la plateforme mène des conversations texte ou voix avec votre agent sur des scénarios de script, de jeu de données et de graphe. Les transcriptions et la comparaison de sessions montrent où l'agent a perdu le fil, et la génération automatique de scénarios peut rédiger de nouveaux cas à partir d'une description. Les minutes voix et texte sont facturées séparément.
Passerelle d'IA et centre de commande
Le centre de commande est une passerelle d'IA qui s'intercale entre votre application et vos fournisseurs de modèles. Elle route entre plus de 15 fournisseurs comme OpenAI, Anthropic, Gemini et Bedrock, avec neuf stratégies d'équilibrage, bascule automatique et nouvelle tentative. Le cache exact et sémantique coupe les appels répétés, et quotas, budgets et clés virtuelles gardent la dépense sous contrôle. L'offre gratuite couvre 100 000 requêtes et 100 000 succès de cache par mois.
Jeux de données, expériences et atelier de prompts
Les jeux de données restent stockés à vie sur toutes les offres et acceptent 14 types de colonnes, avec six façons de les créer, de la saisie manuelle à l'import CSV, PDF et HuggingFace. Les expériences lancent un jeu sur plusieurs modèles ou prompts et comparent les résultats au même endroit. L'atelier de prompts ajoute versions, étiquettes et dossiers, plus un espace visuel pour les agents et un autre pour les prompts où vous passez d'un modèle à l'autre parmi plus de 100, sans coût de plateforme.
Analyse d'erreurs avec Falcon AI
Falcon AI parcourt vos traces et fait ressortir les motifs qu'un humain laisserait filer. Il regroupe les erreurs sur quatre dimensions de score, produit des constats sur ce qui continue de rater et étiquette les exécutions pour filtrer par type de panne. La sortie est un jeu de recommandations et de correctifs immédiats liés aux traces qui les ont déclenchés, le chemin le plus court entre une exécution ratée et une retouche de prompt.
Avantages et inconvénients
Avantages
- L'offre gratuite couvre traçage, évaluations, passerelle et simulation sans carte bancaire
- Le SDK d'évaluation est open source, donc la logique de notation s'audite au lieu de rester une boîte noire
- Une seule plateforme couvre traçage, évaluations, garde-fous et travail de prompts, ce qui réduit le nombre de fournisseurs
- Les évaluations avec votre propre clé ne coûtent rien, ce qui garde le prix bas pour qui a déjà accès aux modèles
- Les 15 garde-fous inclus sont gratuits sur toutes les offres, détection des données personnelles et des secrets comprise
Inconvénients
- Le traçage gratuit s'arrête à 50 Go avec 30 jours de rétention, donc la production le dépasse vite
- L'évaluation agentique la plus poussée tourne sur des crédits payants, donc les parties toujours gratuites sont les contrôles simples
- La simulation vocale est facturée à part et ne donne que 60 minutes gratuites par mois
- Le prix se calcule à l'usage sur six dimensions, ce qui rend la facture finale moins prévisible qu'une offre fixe
Questions fréquentes
Future AGI est une plateforme pour les équipes qui construisent des applications à base de LLM. Elle couvre évaluation, traçage, garde-fous et amélioration des prompts dans un seul produit : vous notez la sortie du modèle, suivez les étapes d'un agent, bloquez les contenus à risque et ajustez les prompts sur des données réelles. Les SDK d'évaluation sont open source et la plateforme est web, avec des clients Python et TypeScript.
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