Kontrollieren Sie Ihre KI-Agenten. Bevor sie Ihr Budget kontrollieren.

Schluss mit Rätselraten. AeneasSoft gibt Ihnen volle Transparenz und Audit-Readiness für Ihre Multi-Agenten KI-Systeme mit zwei Zeilen Code.

🛡️Patent angemeldet — USPTO April 2026

Von endlosem Boilerplate zu sofortigem Einblick.

Schluss mit Callbacks, Decorators und Custom-Loggern. AeneasSoft fängt jeden LLM-Call auf HTTP-Ebene ab — automatisch.

Traditionelles Observability — 50+ Zeilen
# Traditional observability setup - 50+ lines of boilerplate
from langchain.callbacks import BaseCallbackHandler
from langchain.callbacks.manager import CallbackManager
import opentelemetry
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc import OTLPSpanExporter
import logging
import json
import time

class CustomAgentTracer(BaseCallbackHandler):
    def __init__(self, service_name: str):
        self.provider = TracerProvider()
        self.exporter = OTLPSpanExporter(endpoint="...")
        self.provider.add_span_processor(
            BatchSpanProcessor(self.exporter)
        )
        trace.set_tracer_provider(self.provider)
        self.tracer = trace.get_tracer(service_name)
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
        self._spans = {}
        self._costs = {}

    def on_llm_start(self, serialized, prompts, **kwargs):
        span = self.tracer.start_span("llm_call")
        span.set_attribute("prompts", json.dumps(prompts))
        span.set_attribute("model", serialized.get("model"))
        self._spans[kwargs["run_id"]] = span
        self._costs[kwargs["run_id"]] = time.time()

    def on_llm_end(self, response, **kwargs):
        span = self._spans.pop(kwargs["run_id"])
        elapsed = time.time() - self._costs.pop(kwargs["run_id"])
        span.set_attribute("latency_ms", elapsed * 1000)
        span.set_attribute("tokens", response.usage.total)
        span.end()

    def on_chain_start(self, serialized, inputs, **kwargs):
        span = self.tracer.start_span("chain")
        self._spans[kwargs["run_id"]] = span

    def on_chain_end(self, outputs, **kwargs):
        span = self._spans.pop(kwargs["run_id"], None)
        if span: span.end()

    def on_tool_start(self, serialized, input_str, **kwargs):
        # ... more boilerplate
        pass

# Setup callback manager
tracer = CustomAgentTracer("my-agent-service")
callback_manager = CallbackManager([tracer])

# Pass to every single chain and agent...
chain = LLMChain(llm=llm, callbacks=callback_manager)
AeneasSoft — 2 Zeilen
import agentwatch
agentwatch.init()
# Das war's. Jeder LLM-Call wird getracet. Kontrolle zurückgewonnen.

Funktioniert mit OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Groq, Cohere, Together AI, Fireworks, Azure, Ollama.

Gebaut für die Unberechenbarkeit von Multi-Agenten-Systemen.

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Ein Interceptor. Alle Anbieter. Null Konfiguration.

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Wir mussten unsere Multi-Agenten-Systeme verstehen, nicht nur überwachen. AeneasSofts HTTP-Level Interception gab uns diese Kontrolle — sofort.

— Early Adopter, AI Research Lab
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