Crewai fournit une bibliothèque Python pour concevoir et exécuter des systèmes multi-agents IA. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des rôles spécialisés, configurer des canaux de communication pour la messagerie inter-agent et implémenter des planificateurs dynamiques pour attribuer des tâches en fonction du contexte en temps réel. Son architecture modulaire permet d’intégrer différents LLM ou modèles personnalisés pour chaque agent. Des outils intégrés de journalisation et de surveillance suivent les conversations et les décisions, permettant un débogage transparent et un affinement itératif des comportements des agents.

Agent Logging fournit un cadre unifié de journalisation pour les frameworks d'agents IA et les flux de travail personnalisés. Il intercepte et enregistre chaque étape de l'exécution d'un agent — génération d'invites, invocation d'outils, réponse LLM et sortie finale — avec horodatages et métadonnées. Les logs peuvent être exportés en JSON, CSV ou envoyés à des services de surveillance. La bibliothèque prend en charge des niveaux de journalisation personnalisables, des hooks pour l'intégration avec des plateformes d'observabilité et des outils de visualisation pour suivre les chemins de décision. Avec Agent Logging, les équipes obtiennent des insights sur le comportement des agents, détectent les goulets d'étranglement de performance et maintiennent des enregistrements transparents à des fins d'audit.