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ReskPoints: AI Agent Logging with Sampling, Masking, and Multi-Export

Reagiere als Erste:r — dein Feedback zählt!

ReskPoints makes every agent action observable. Console, Datadog, Prometheus, OpenTelemetry — one install, all exporters.

Links:

The Problem

A typical AI agent orchestrator makes dozens of tool calls per user request. Each call has request parameters a response latency and a success or failure state. When something goes wrong you need to replay what the agent was thinking and doing.

Standard Python logging gives you raw text. Datadog APM gives you traces but not the agent intent layer. You need a purpose-built logger that captures the agent loop not just the HTTP calls.

The Solution

ReskPoints is a Python library that hooks into your agent loop and records every action with context. Here is the core API:

from reskpoints import AgentLogger

logger = AgentLogger(
    service="my-agent",
    sampling_rate=0.1,   # keep 10 percent of actions
    exporters=[
        "console",
        "datadog",
        "prometheus"
    ],
    masks=[
        "api_key",
        "user.email"
    ]
)

# Inside your agent loop
logger.log_action(
    action="tool_call",
    tool="search_docs",
    input={"query": user_input},
    output=result,
    duration_ms=340,
    token_count=1200
)

Key Features

  • Sampling — keep 10 percent of actions and 100 percent of errors. Saves costs on high-volume agents.
  • Masking — regex-based field protection. Sensitive data never leaves the agent process.
  • Multi-export — write to Console, Datadog, Prometheus, OpenTelemetry, webhooks, or local files. Swap without changing agent code.
  • Zero-overhead when idle — no background threads or polling loops.

The library works with Python 3.13+ and has zero required dependencies beyond the exporters you use.

Get Started

pip install reskpoints

Then add one AgentLogger instance to your agent loop and wire your exporters. Full docs on GitHub.

https://github.com/Resk-Security/ReskPoints

What logging setup do you use for your AI agents?

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