Agent Logging은 AI 에이전트 프레임워크 및 커스텀 워크플로우용 통합된 로그 프레임워크를 제공합니다. 에이전트 실행의 각 단계 — 프롬프트 생성, 도구 호출, LLM 응답, 최종 출력 — 를 가로채어 타임스탬프와 메타데이터와 함께 기록합니다. 로그는 JSON, CSV로 내보내거나 모니터링 서비스로 전송할 수 있습니다. 라이브러리는 커스터마이징 가능한 로그 레벨, 가시성 플랫폼과의 연동 훅, 결정 경로를 추적하는 시각화 도구를 지원합니다. Agent Logging을 통해 팀은 에이전트의 동작을 이해하고, 성능 병목을 파악하며, 투명한 기록을 유지할 수 있습니다.

Multi-Agent-Conversation-AutoGen은 여러 AI 에이전트 간의 상호작용 시퀀스를 자동화하여 테스트, 연구 및 교육 응용 프로그램에 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자는 구성 파일을 제공하여 에이전트 프로필, 페르소나 및 대화 흐름을 정의합니다. 이 프레임워크는 턴 기반 상호작용을 조율하며, OpenAI GPT API를 활용하여 각 메시지를 동적으로 생성합니다. 주요 기능으로는 사용자 정의 프롬프트 템플릿, 유연한 API 통합, 대화 길이 제어, JSON 또는 텍스트 형식으로 출력 로그 저장이 가능합니다. 이 도구를 사용하여 복잡한 그룹 토론 시뮬레이션, 다양한 시나리오에서의 대화 에이전트의 스트레스 테스트, 방대한 대화 데이터 빠른 생성 등이 가능합니다. 모듈형 구조는 다른 LLM 제공자와의 확장 또는 기존 개발 파이프라인에의 통합을 용이하게 합니다.