Agent Logging bietet ein einheitliches Logging-Framework für KI-Agenten-Frameworks und benutzerdefinierte Arbeitsabläufe. Es interceptiert und zeichnet jede Phase der Agentenausführung auf – Eingabengenerierung, Tool-Invocation, LLM-Antwort und Endausgabe – zusammen mit Zeitstempeln und Metadaten. Die Logs können im JSON-, CSV-Format exportiert oder an Überwachungsdienste gesendet werden. Die Bibliothek unterstützt anpassbare Log-Level, Hooks für die Integration mit Beobachtungsplattformen und Visualisierungstools zur Nachverfolgung von Entscheidungswegen. Mit Agent Logging erhalten Teams Einblicke in das Verhalten der Agenten, erkennen Leistungshindernisse und führen transparente Aufzeichnungen für Prüfungen.

Crewai bietet eine Python-basierte Bibliothek zur Gestaltung und Ausführung von Multi-KI-Agentensystemen. Nutzer können einzelne Agenten mit speziellen Rollen definieren, Kommunikationskanäle für die Interaktion einrichten und dynamische Planer implementieren, um Aufgaben anhand des Echtzeitkontexts zu verteilen. Die modulare Architektur erlaubt das Einbinden verschiedener LLMs oder eigener Modelle für jeden Agenten. Eingebaute Logging- und Überwachungstools verfolgen Unterhaltungen und Entscheidungen, was nahtloses Debugging und iterative Verfeinerung des Agentenverhaltens ermöglicht.