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用途：为已有 AI 代理或 LLM 应用添加 Olakai 监控，以最小代码改动实现事件追踪与自定义 KPI。前置条件：可用的 AI 应用、已安装并登录的 Olakai CLI（npm install -g olakai-cli && olakai login）、代理 API 密钥、Node.js 18+ 或 Python 3.7+。用法：TypeScript 安装 npm install @olakai/sdk，初始化 olakaiConfig({ apiKey: process.env.OLAKAI_API_KEY })，在 LLM 调用后调用 olakai("event", "ai_activity", { prompt, response, tokens, userEmail, task })；Python 安装 pip install olakai-sdk，使用 olakai_config 与 olakai(..., OlakaiEventParams(...))。支持单一客户端、多调用聚合为单一事件、流式响应结束后追踪、第三方模型手动追踪等模式；多轮对话可用 chatId 分组，多代理协作可用 taskExecutionId 关联。KPI 相关：仅注册为 CustomDataConfig 的 customData 字段可在 KPI 公式中使用；KPI 不可跨代理共享；公式大小写不敏感，NUMBER 需传数值。创建流程：olakai agents create、必要时创建 workflow、olakai custom-data create、olakai kpis create，并用 olakai activity get 校验 customData 与 kpiData。限制：未注册字段不能用于 KPI；需为每个代理单独创建配置；资料未提供价格、平台支持与具体效果数据。