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