Multi-Agent System bietet ein leichtgewichtiges, aber leistungsstarkes Toolkit zur Gestaltung und Durchführung von Multi-Agenten-Simulationen. Nutzer können benutzerdefinierte Agentenklassen erstellen, um Entscheidungslogik zu kapseln, Umweltobjekte definieren, um Weltzustände und Regeln darzustellen, und eine Simulationsmaschine konfigurieren, um Interaktionen zu orchestrieren. Das Framework unterstützt modulare Komponenten für Protokollierung, Metrikensammlung und grundlegende Visualisierung zur Analyse des Agentenverhaltens in kooperativen oder feindlichen Umgebungen. Es eignet sich für schnelles Prototyping von Schwarmrobotik, Ressourcenallokation und verteilten Steuerungsexperimenten.

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.