Future AGI

Future AGI

Future AGI · 程式設計

Future AGI 是一套用來評估、追蹤與防護 AI 應用的平台。它能測試提示詞、模擬代理,在幻覺送到使用者面前之前就先找出來。

Future AGI 的介面預覽

關於 Future AGI

What Is Future AGI

Future AGI 是一套 AI 工程平台,只繞著一件事打轉:在使用者發現之前,先找出語言模型應用哪裡出了錯。它把評估、可觀測性、護欄與提示詞調校收在同一個產品裡,而且每一塊都有免費方案可以起跑。團隊用它來替模型輸出打分、逐步追蹤代理的執行、擋下不安全的內容,並用真實資料把提示詞調順。

它要處理的問題說起來簡單,解起來很難。語言模型會產生幻覺、偏離指令、洩漏資料,而這些錯誤在展示場合幾乎看不太出來。Future AGI 把抓錯的工具集中在一處,不必讓團隊自己把追蹤器、評估函式庫和另一套審核 API 拼湊起來。它最為人熟知的是 LLM 可觀測性,也就是記錄應用做了什麼的那一塊,搭配判斷結果好不好的評估功能。官方說,目前已有超過 2,400 個團隊在用,評估用的 SDK 也在 GitHub 上開源。

有兩個限制最好先弄清楚。免費方案每月重設,追蹤上限是 50 GB、資料保留 30 天,正式環境的負載很快就會撐破。而最深入的代理評估要靠付費點數,所以永遠免費的部分是規則式檢查,以及用你自己金鑰跑的評審。

Getting Started

  1. 到 app.futureagi.com 註冊,替你的應用建立一個專案
  2. 安裝 traceAI SDK,指向你的模型呼叫,開始收集追蹤資料
  3. 加一項評估來替輸出打分,挑現成範本或自己寫評審提示詞都行
  4. 在閘道上開啟護欄,即時擋下個資與提示詞注入
  5. 檢視錯誤清單,照建議修正提示詞後重新執行

產品資訊

快速了解 Future AGI 的定價、支援平台與效能。

免費方案是
付費方案$0 - usage-based
平台Web, Python SDK, TypeScript SDK, REST API, MCP server
開發者Future AGI
類別程式設計
發布日期Nov 2023
最近更新Aug 2025
網站訪問量117K
網站全球排名344.7K
API 提供狀態是

適合對象

這項工具最適合的使用者、任務與情境。

使用者

  • AI 工程團隊:把 LLM 功能送上線的開發者,需要在使用者踩到之前先攔下問題,而且起跑成本要是零
  • 機器學習與評估工程師:比較模型版本的專業人員,要的是可重複的分數,不是東看一筆西看一筆
  • 負責 AI 功能的產品團隊:想看錯誤趨勢與品質指標,卻不想從零打造儀表板的產品經理
  • 獨立開發者與小型新創:預算有限、想同時要追蹤與評估,而且能留在免費額度內的人

任務

  • 提示詞測試:拿一組資料替提示詞打分,改動上線前先比較不同版本
  • 幻覺偵測:檢查答案是有憑有據地扣著來源內容,還是模型自己掰出來的
  • 代理追蹤:沿著多步驟執行的每一段往下追,找出讓輸出壞掉的那一步
  • 內容安全篩檢:在進出兩端擋下個資、提示詞注入與不安全文字
  • 回歸測試:把評估接進 CI,換模型或改提示詞時不會悄悄送出一個壞掉的版本

情境

  • 客服機器人在正式環境答錯:錯誤清單會把相關追蹤資料歸在一起,標出原因,直接指向該修的那個提示詞
  • 比較兩個模型版本:同一組資料各跑一遍,把分數並排起來讀,不用憑感覺猜
  • 新代理上線前的檢查:用模擬人物跑一輪通話與對話,在真實使用者遇到之前把問題挖出來
  • 壓低 LLM 花費:閘道會快取重複的請求並分流,常見問題每次呼叫就更便宜
  • 個資合規檢查:護欄在每個請求上掃個資與機密,要擋下還是只記錄都能選

主要功能

以 LLM 評審與程式碼評估打分

Future AGI 用幾種方式替模型輸出打分,你可以挑最適合當下檢查的那一種。BLEU、ROUGE、正規表達式這類規則式評估免費且不限次數。程式碼評估與平台上代管的 Turing 評審模型則依執行次數扣 AI 點數,用自己的金鑰跑評審則不佔平台成本。只要一次呼叫,這套工具就能在文字、圖像與音訊上跑一大票指標,從立論根據、幻覺檢查,到工具呼叫正確性與個資外洩都涵蓋。

追蹤與可觀測性

traceAI SDK 會擷取端到端的追蹤、跨度與工作階段,讓你清楚看見應用在某次請求上到底做了什麼。它內建 30 多個函式庫與 11 種跨度型別,還有 70 多種篩選條件與全文搜尋,方便翻找每一次執行。工作階段、終端使用者與代理關聯圖,把個別呼叫連回背後的人與流程。自訂儀表板與 Slack、電子郵件警示則補齊了整個視野。

護欄與內容防護

護欄擋在模型前面,雙向篩檢流量。15 項規則式檢查(涵蓋個資、機密與自訂樣式)永遠免費,而機器學習審核模型(Gemma 3n)每次檢查扣 AI 點數。你可以用阻擋、監看或只記錄三種模式運作,並設定分數門檻;另有 15 個外部整合,包括 Lakera、Presidio 與 Llama Guard,方便已經採用這些工具的團隊接上。

用模擬人物測試代理

模擬功能讓你拿真人來測代理,而不是拿提示詞。代理模擬可以從 28 個以上的現成人物挑一個,或自己寫一個,平台會用文字或語音跟你指定的代理對話,涵蓋腳本、資料集與流程圖三種情境。逐字稿與工作階段比對能看出代理在哪裡亂了套,AI 情境產生器還能依一段描述草擬新的測試案例。語音與文字分鐘數分開計費。

AI 閘道與指揮中心

指揮中心是一道 AI 閘道,卡在你的應用與模型供應商之間。它在 15 家以上的供應商之間分流,包括 OpenAI、Anthropic、Gemini 與 Bedrock,內建九種負載平衡策略、自動容錯與重試。精確與語意快取能砍掉重複呼叫,速率上限、預算與虛擬金鑰則把花費壓住。免費方案每月涵蓋 10 萬次請求與 10 萬次快取命中。

資料集、實驗與提示詞工作台

資料集在所有方案都永久保留,支援 14 種欄位型別,並有六種建立方式,從手動輸入到 CSV、PDF 與 HuggingFace 匯入都有。實驗功能讓你拿同一組資料跑多個模型或提示詞,把結果放在同一處比較。提示詞工作台加上版本、標籤與資料夾,還有視覺化的代理遊樂場與提示詞遊樂場,讓你不用付平台成本就能在 100 多個模型之間切換。

Falcon AI 錯誤分析

Falcon AI 會讀你的追蹤資料,挑出人眼會漏掉的模式。它用四個評分面向把錯誤聚類,針對一直出錯的地方產生洞見,並自動加上標籤,方便你依錯誤型別篩選。輸出是一組建議與即時修正,且扣著觸發它們的那幾筆追蹤,從一次失敗的執行到改好提示詞,這是最短的一條路。

優缺點

優點

  • 免費方案涵蓋追蹤、評估、閘道與模擬,不用綁信用卡
  • 評估 SDK 開源,評分邏輯攤在陽光下,不是黑盒子
  • 一個平台就包辦追蹤、評估、護欄與提示詞工作,要打交道的供應商變少
  • 用自己金鑰跑評審不花錢,對本來就有模型存取權的團隊來說成本壓得很低
  • 內建的 15 項護欄在所有方案都免費,個資與機密偵測都含在裡面

缺點

  • 免費追蹤上限是 50 GB、保留 30 天,正式環境很快就會超出去
  • 最深入的代理評估要扣付費點數,所以永遠免費的部分是比較簡單的檢查
  • 語音模擬另外計費,每月只給 60 分鐘
  • 價格依六個面向的用量計算,帳單比固定方案更難預估

常見問題

Future AGI 是一套 AI 評估平台,而且不只如此。它把評估、追蹤、AI 護欄與提示詞調校整合在一個產品裡,讓你能替模型輸出打分、跟著代理一步步走、擋下不安全內容,並用真實資料把提示詞調順。評估用的 SDK 開源,平台走網頁,並有 Python 與 TypeScript 用戶端。