Forge クイックスタートベータ

5 分で最初の AI Agent workflow を動かしましょう。本記事は Beta 招待と併せて利用します —— 登録するとサンプルの dataset / rubric / workflow がプレゼントされ、5 ステップを一通り進めれば Forge がどんなものか分かります。

Beta の範囲

現在は招待制のクローズドベータで、10〜15 名の早期ユーザーが対象です。試用フィードバックは本記事末尾の §5 困ったときはをご覧ください。

§1 30 秒で分かる Forge

AI Agent ワークベンチ：ブラウザの中で Agent ワークフローを描く / 実行する / 評価する、クラッシュしても自動で続きから再開し、LLM token を二重に消費しない。

WAL-first 永続実行

基盤は Kova（Rust 製の永続実行エンジン、クラッシュ復旧——checkpoint ではなく、すべての LLM Directive をディスクに書き込みます）。

外部依存ゼロ

ランタイムは単一バイナリ + 単一の WAL ファイルで、Kafka / Redis / Cassandra は不要です。

OpenAI 互換ゲートウェイ

LLM は newapi ゲートウェイを経由し、OpenAI / Anthropic / DeepSeek / 通義 / GLM を切り替えられます。

各ステップを監査可能

各ステップと人手の承認署名がディスクに書き込まれ、EU AI Act + GB/T 信創に対応します。

§2 最初の workflow を実行する

前提条件

Beta 招待を受け取り、forge.lurus.cn で登録・ログインを完了していること。

/workflows/runs を開き、「新しい run を起動」 をクリックします。
seed の classify_then_route_v1 を選び、入力欄に日本語（例：今日の上海の天気はどう）を入力して Start をクリックします。
ページが /workflows/runs/[id] に遷移し、timeline カードがリアルタイムに更新されます（passthrough → llm_call → branch → leaf の 4 ステップ）。想定は < 30 秒です（newapi.lurus.cn がオンラインの場合）。

LLM が遅い / 失敗する

LLM がタイムアウト / 失敗すると run のステータスが failed になりエラーを表示します——これは Kova WAL のクラッシュ復旧が機能している証拠で、後で resume すれば前のステップを再実行せずに続けられます。

§3 途中の承認ノード（HITL）

workflow に await_input step が含まれる場合（例：「高リスク操作の前に承認してください」テンプレート）：

そのステップに到達すると一時停止し、ステータスが AwaitingInput になります。
/approvals に承認待ちの行が 1 件表示されます（タイトルはその step の prompt）。
「Review」 をクリックし、Approve / Reject / Edit を選んで送信すると、workflow が自動で続きから再開します。

承認の判断は WAL に書き込まれ 恒久的に追跡可能 で、リロードや tab を閉じても状態は失われません。

mermaid

sequenceDiagram
    participant U as 你 (操作员)
    participant F as Forge UI
    participant K as Kova 引擎
    participant W as WAL 文件

    U->>F: 启动 workflow
    F->>K: POST /workflows/start
    K->>W: 写 WorkflowStart (event=37)
    loop 每步
        K->>W: 写 StepCheckpoint
    end
    K->>W: 写 WorkflowAwaitInput (event=38)
    K-->>F: 状态 = AwaitingInput
    F-->>U: /approvals 出现一行待审
    U->>F: 点 Approve
    F->>K: POST /workflows/:id/resume
    K->>W: 写 WorkflowInputReceived (event=39)
    K->>W: 继续 StepCheckpoint
    K-->>F: 状态 = Completed

§4 run を評価する（Eval）

/eval を開き → Rubrics tab で、seed の Sample rubric (PII) または自作のものを選びます。
Runs に切り替え、先ほど実行が完了した workflow_id を関連付けます。
Score をクリックすると、バックグラウンドで scorer が走り、各 criterion のスコア + 説明が表示されます。

利用できる scorer の種類

種類	用途	設定
`pii_regex`	LLM 出力に身分証 / 携帯番号 / メールアドレスの漏洩がないか検出	正規表現 pattern を記述
`json_schema`	出力が JSON schema に適合するか検査（構造化生成シーン）	JSON schema を貼り付け
`llm_as_judge`	別の LLM にメイン LLM の出力を採点させる	judge prompt を記述 + model + temperature を選択
`semantic_similarity`	（WIP、現在利用不可 —— embedding service を構築中）	—

§5 困ったときは

workflow がずっと Running のまま動かない？

多くの場合は LLM ゲートウェイのタイムアウト（30 s）です。/workflows/runs/[id] の timeline カードの最後のステップが何かを確認してください。llm_call の場合は、待つか run を cancel してから再試行します。

403 You do not have permission？

他人の approval を操作しようとしています。発起人本人または同じ tenant_id のみが判断できます —— 発起人に連絡してください。

404 Approval not found？

approval はすでに cancel されたか終了状態です。発起人に確認してください。終了状態は変更できません。

/workflows/runs がずっと loading？

kova_proxy が kova-rest に接続できていません。/api/health を確認し、2 番目のセクションの kova_rest が ok かどうかを見てください。

日本語表示が文字化け / 未翻訳？

i18n key が欠けています。フィードバック + スクリーンショットをお願いします（§6 フィードバックを参照）。

§6 フィードバック

bug を見つけた、新機能が欲しい、30 分ほど利用シーンについて話したい：

Typeform フォーム

/settings ページの最下部に埋め込み——30 秒で記入完了、外部ユーザーには最速です。

Discord

招待リンクは footer を参照、開発者からユーザーへの推奨手段です。

メール

forge-beta@lurus.cn、24h 以内の返信 SLA。

Beta 期間中のすべてのフィードバックは直接 roadmap に反映されます。ご利用をお待ちしています。

次のステップ

Forge 紹介ページ — Lurus プラットフォームにおける位置づけ Kova エンジンドキュメント — 基盤となる永続実行エンジンの詳細 Forge Roadmap — これから取り組むこと

最終更新: 2026-05-12 | 付属の Beta 招待 playbook: 2b-bs-forge/docs/beta-invite-playbook.md

Forge クイックスタート ベータ ​

§1 30 秒で分かる Forge ​

§2 最初の workflow を実行する ​

§3 途中の承認ノード（HITL） ​

§4 run を評価する（Eval） ​

§5 困ったときは ​

§6 フィードバック ​