Dokumentation

Schnellstart

Erhalten Sie Ihren ersten Trace in unter 2 Minuten.

Step 1: SDK installieren

pip install aeneas-agentwatch

Step 2: In Ihrem Code initialisieren

import agentwatch
agentwatch.init(api_key="aw_ihr_key_hier")

Step 3: Verbindung prüfen

agentwatch.verify()
# [OK] AeneasSoft connection successful

Step 4: Einen LLM-Call machen

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hallo"}]
)
# Trace automatisch erfasst! Sie haben die Kontrolle.

Node.js SDK

npm install @aeneassoft/sdk-node
import { init } from '@aeneassoft/sdk-node';
init({ apiKey: 'aw_ihr_key_hier' });

Streaming Support

Streaming-Calls (stream=True) werden aktuell via HTTP-Chunk-Aggregation erfasst (Beta). Vollständige AST-Level Streaming-Interception mit noch feinerer Kontrolle über Echtzeit-Agentenverhalten kommt in Q3 2026.


Active Defense (Circuit Breaker)

Blockieren Sie durchdrehende KI-Agenten bevor sie Ihr Budget aufbrauchen. Active Defense überwacht Kosten, Fehlerrate und Call-Frequenz in Echtzeit — warnt Sie und blockiert optional Calls bevor sie den Arbeitsspeicher verlassen.

agentwatch.init(
    api_key="aw_...",
    budget_per_hour=10.0,       # Alert bei > 10$/Stunde
    max_error_rate=0.5,          # Alert bei > 50% Fehler
    max_calls_per_minute=100,    # Alert bei > 100 Calls/Min
    block_on_threshold=True      # Calls blockieren (opt-in)
)

# Pro Agent:
with agentwatch.agent("ExpensiveBot",
                       budget_per_hour=5.0,
                       block_on_threshold=True):
    result = client.chat.completions.create(...)
# → CircuitBreakerException wenn > 5$/Stunde