Multi-Agent System fournit une boîte à outils légère mais puissante pour concevoir et exécuter des simulations multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des classes d’agents personnalisées pour encapsuler la logique de décision, définir des objets Environnement pour représenter les états et règles du monde, et configurer un moteur de simulation pour orchestrer les interactions. Le framework supporte des composants modulaires pour la journalisation, la collecte de métriques et la visualisation basique pour analyser le comportement des agents dans des environnements coopératifs ou adverses. Il convient au prototypage rapide de la robotique en essaim, de l’allocation de ressources et des expériences de contrôle décentralisé.

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.