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.

Multi-Agent-Conversation-AutoGen ist darauf ausgelegt, die Erstellung interaktiver Dialogsequenzen zwischen mehreren KI-Agenten für Tests, Forschung und Bildung zu automatisieren. Nutzer liefern eine Konfigurationsdatei, um Agentenprofile, Personas und Gesprächsabläufe zu definieren. Das Framework steuert turn-basierte Interaktionen unter Verwendung der OpenAI GPT-APIs, um jede Nachricht dynamisch zu generieren. Zu den Schlüsselmerkmalen gehören anpassbare Anfragevorlagen, flexible API-Integrationen, Steuerung der Gesprächslänge und exportierbare Logs in JSON oder Textformaten. Mit diesem Tool können Entwickler komplexe Gruppendiskussionen simulieren, Konversationsagenten in vielfältigen Szenarien auf Herz und Nieren testen und schnell große Mengen an Dialogdaten produzieren, ohne manuelles Skripting. Die modulare Architektur ermöglicht Erweiterungen zu anderen LLM-Anbietern und Integration in bestehende Entwicklungsabläufe.