Multi-Agent System proporciona un conjunto de herramientas ligero pero potente para diseñar y ejecutar simulaciones multi-agente. Los usuarios pueden crear clases de agentes personalizadas para encapsular la lógica de decisión, definir objetos Environment para representar estados y reglas del mundo, y configurar un motor de simulación para coordinar las interacciones. El marco soporta componentes modulares para registro, recopilación de métricas y visualización básica para analizar comportamientos de agentes en escenarios cooperativos o adversariales. Es adecuado para prototipado rápido de robótica en enjambre, asignación de recursos y experimentos de control descentralizado.

Agent Logging proporciona un marco unificado de registro para frameworks de agentes de IA y flujos de trabajo personalizados. Intercepta y registra cada etapa de la ejecución de un agente — generación de indicaciones, invocación de herramientas, respuesta LLM y salida final — junto con marcas de tiempo y metadatos. Los logs se pueden exportar en JSON, CSV o enviarse a servicios de monitorización. La biblioteca soporta niveles de registro personalizables, hooks para integración con plataformas de observabilidad y herramientas de visualización para rastrear caminos de decisión. Con Agent Logging, los equipos obtienen insights sobre el comportamiento del agente, detectan cuellos de botella de rendimiento y mantienen registros transparentes para auditoría.