Links:

• GitHub: https://github.com/Resk-Security/ReskPoints
• PyPI: https://pypi.org/project/reskpoints
• resk.fr: https://resk.fr

문제점 (The Problem)

AI 에이전트가 도구 (tool)를 호출할 때, 어떤 일이 일어났는지 어떻게 알 수 있을까요? Print 문은 유실되기 쉽습니다. 로깅 프레임워크 (Logging frameworks)는 에이전트 루프 (agent loops)에 사용하기에는 너무 무겁습니다. 목적에 맞게 설계된 무언가가 필요합니다.

ReskPoints 소개 (Enter ReskPoints)

ReskPoints는 샘플링 (sampling), 마스킹 (masking), 그리고 멀티 익스포트 (multi-export) 지원을 통해 모든 에이전트 액션을 기록하는 가벼운 Python 라이브러리입니다.

빠른 시작 (Quick Start)

pip install reskpoints

from reskpoints import AgentLogger

logger = AgentLogger(
...

주요 기능 (Key Features)

• 샘플링 (Sampling) -- 매 N번째 액션 또는 특정 비율을 기록합니다. 데이터 폭주 (firehose)를 방지합니다.
• 마스킹 (Masking) -- 민감한 필드가 로그에 기록되기 전에 제거합니다.
• 멀티 익스포트 (Multi-export) -- Datadog, Prometheus, OpenTelemetry, 콘솔(console) 또는 파일로 내보냅니다. 전환 시 코드 변경이 필요 없습니다.
• 토큰 계정 관리 (Token accounting) -- 에이전트 단계별 토큰 소비량을 추적합니다.
• 프로덕션 준비 완료 (Production-ready) -- 디버깅 세션이 아닌 루프 (loops)를 위해 구축되었습니다.

사용 시점 (When to Use It)

• 다단계 에이전트 파이프라인 (multi-step agent pipelines) 모니터링
• 프로덕션 환경에서의 도구 호출 (tool call) 실패 디버깅
• 사용자별 과금 또는 사용량 추적
• AI 시스템을 위한 컴플라이언스 로깅 (Compliance logging)

직접 시도해 보세요: pip install reskpoints를 실행하고 resk.fr에서 문서를 확인하세요.

ReskPoints는 Apache 2.0 라이선스를 따릅니다. GitHub에서의 기여를 환영합니다.