Agent Loggingは、AIエージェントフレームワークやカスタムワークフローのための統一されたログフレームワークを提供します。エージェントの実行の各ステージ（プロンプト生成、ツールの呼び出し、LLMの応答、最終出力）をインターセプトし、タイムスタンプやメタデータとともに記録します。ログはJSON、CSVにエクスポートしたり、モニタリングサービスに送信したりできます。カスタマイズ可能なログレベルや観測性プラットフォームとのフック、決定経路を追跡するためのビジュアライゼーションツールもサポートします。Agent Loggingを使用することで、チームはエージェントの挙動を洞察し、パフォーマンスのボトルネックを特定し、監査のための透明な記録を維持できます。

Multi-Agent-Conversation-AutoGenは、複数のAIエージェント間でのインタラクティブな対話シーケンスを自動化し、テスト、研究、教育目的で使用できます。ユーザーは設定ファイルを提供し、エージェントのプロフィール、ペルソナ、会話の流れを定義します。このフレームワークはターンベースの対話を調整し、OpenAI GPT APIを活用して各メッセージを動的に生成します。主な特徴は、カスタマイズ可能なプロンプトテンプレート、柔軟なAPI統合、会話の長さ制御、JSONまたはテキスト形式でエクスポートできるログです。このツールを使用することで、複雑なグループディスカッションの模擬、さまざまなシナリオでの会話エージェントのストレステスト、大量の対話データの迅速な生成が可能です。モジュラーアーキテクチャにより、他のLLMプロバイダーへの拡張や既存の開発パイプラインへの統合も容易です。