Der Proxy-Free Safe Pause & Resume Layer für KI-Agenten.
Stoppen Sie Agenten im RAM, sichern Sie ihren State und setzen Sie sicher fort. Die elegante In-Process Alternative zu LiteLLM und Portkey. 2 Zeilen Code. Kein Proxy.

Von Panik zu Kontrolle in 2 Zeilen.
Schluss mit Callbacks, Decorators und Custom-Loggern. AeneasSoft fängt jeden LLM-Call auf HTTP-Ebene ab — und blockiert die gefährlichen im RAM.
# 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)import agentwatch
agentwatch.init()
# Jeder LLM-Call überwacht. Außer Kontrolle geratene Agenten blockiert.Funktioniert mit OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Groq, Cohere, Together AI, Fireworks, Azure, Ollama.
Active Defense für Multi-Agenten-Systeme.
Nicht nur Observability. Aktiver Schutz für Ihre KI-Agenten in Produktion.
In-Process Safe Pause & Resume.
Blockiert bösartige oder endlos laufende Requests direkt im Arbeitsspeicher. Keine Proxy-Latenz. Kein Netzwerk-Roundtrip. Kein Single Point of Failure. Vollständig Open Source.
Agentenverhalten sofort verstehen.
Schluss mit JSON-Logs durchsuchen. Sehen Sie genau warum Ihr Agent eine Entscheidung getroffen hat — mit interaktiven kausalen Ausführungsgraphen.
Budget-Verschwendung stoppen.
Wissen Sie genau welcher Agent $47.30 ausgegeben hat und warum. Echtzeit-Kostenaufschlüsselung pro Agent und Modell. Budget-Limits die tatsächlich blockieren.
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Warum AeneasSoft?
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| Feature | AeneasSoft | LiteLLM | Portkey |
|---|---|---|---|
| In-Process (Kein Proxy) | Ja | Nein (Proxy) | Nein (Proxy) |
| Circuit Breaker | Ja | Ja | Ja |
| Safe Pause & Resume | Ja | Nein | Nein |
| EU AI Act Reports | Ja | Nein | Nein |
| Setup-Zeit | 2 Zeilen | Config + Proxy | Config + Proxy |
| Open Source | Ja (MIT) | Ja (MIT) | Nein |
| Patent-geschützt | Ja (USPTO) | Nein | Nein |
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“Wir mussten unsere Multi-Agenten-Systeme verstehen, nicht nur überwachen. AeneasSofts HTTP-Level Interception gab uns diese Kontrolle — sofort.
”
EU AI Act Artikel 12: 2. August 2026.
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