Was macht future-agi?
Open-Source-End-to-End-Plattform für die Bewertung, Beobachtung und Verbesserung von LLM- und KI-Agenten-Anwendungen. Tracing · Evals · Simulationen · Datensätze · Gateway · Guardrails. Selbst hostbar. Apache 2.0.
Open-Source-Plattform für die Bewertung, Beobachtung und Verbesserung von LLM- und KI-Agenten-Anwendungen. Tracing · Evals · Simulationen · Datensätze · Gateway · Guardrails. Selbst hostbar. Apache 2.0.
future-agi/future-agi ist eine Open-Source-End-to-End-Plattform (Apache 2.0), die speziell für die Bewertung, Beobachtung und Verbesserung von LLM- und KI-Agenten-Anwendungen entwickelt wurde. Sie integriert wesentliche Funktionen wie Tracing, Evaluierungen (Evals), Simulationen, Datensatzverwaltung, ein Gateway und Guardrails in einer einzigen, selbst hostbaren Lösung. Für Entwickler und Unternehmen, die mit Claude Code, Cursor, Codex oder ähnlichen KI-Agenten arbeiten, bietet diese Plattform eine zentrale Anlaufstelle, um die Leistung und Zuverlässigkeit ihrer KI-gestützten Workflows systematisch zu testen und zu optimieren. Durch die modulare Architektur und die Möglichkeit der Selbsthostung behalten die Nutzer die volle Kontrolle über ihre Daten und Abläufe, was sie ideal für sicherheitskritische und datenschutzorientierte Umgebungen macht.
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Open-Source-End-to-End-Plattform für die Bewertung, Beobachtung und Verbesserung von LLM- und KI-Agenten-Anwendungen. Tracing · Evals · Simulationen · Datensätze · Gateway · Guardrails. Selbst hostbar. Apache 2.0.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.