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.

Multi-Agent-Conversation-AutoGen está diseñado para automatizar la creación de secuencias de diálogos interactivos entre múltiples agentes de IA para pruebas, investigación y aplicaciones educativas. Los usuarios proporcionan un archivo de configuración para definir perfiles, personalidades y flujos de conversación de los agentes. El marco orquesta interacciones basadas en turnos, utilizando las API GPT de OpenAI para generar cada mensaje de forma dinámica. Las características principales incluyen plantillas de prompts configurables, integración API flexible, control de la duración de la conversación y registros exportables en JSON o texto. Con esta herramienta, los desarrolladores pueden simular discusiones complejas en grupo, someter a prueba agentes conversacionales en diversos escenarios y producir rápidamente grandes conjuntos de datos de diálogo sin scripts manuales. La arquitectura modular permite extensiones a otros proveedores LLM e integración en pipelines de desarrollo existentes.