Sistema Multi-Agente fornece um kit de ferramentas leve, mas poderoso, para projetar e executar simulações de múltiplos agentes. Os usuários podem criar classes de Agentes personalizadas para encapsular a lógica de tomada de decisão, definir objetos de Ambiente para representar estados e regras do mundo, e configurar um motor de Simulação para orquestrar as interações. O framework suporta componentes modulares para registro de logs, coleta de métricas e visualização básica para analisar comportamentos dos agentes em configurações cooperativas ou adversariais. É adequado para prototipagem rápida de robótica de enxame, alocação de recursos e experimentos de controle descentralizado.

Agent Logging fornece uma estrutura unificada de registro para frameworks de agentes de IA e fluxos de trabalho personalizados. Intercepta e registra cada estágio da execução de um agente — geração de prompts, invocação de ferramentas, resposta do LLM e saída final — junto com timestamps e metadados. Os logs podem ser exportados em JSON, CSV ou enviados para serviços de monitoramento. A biblioteca suporta níveis de log personalizáveis, hooks para integração com plataformas de observabilidade e ferramentas de visualização para rastrear caminhos de decisão. Com Agent Logging, equipes obtêm insights sobre o comportamento do agente, identificam gargalos de desempenho e mantêm registros transparentes para auditoria.

O Exo fornece tudo o que é necessário para criar, implantar e escalar agentes de IA autônomos. Comece com modelos de agentes pré-construídos ou crie fluxos de trabalho personalizados usando uma interface de arrastar e soltar ou definições YAML. Integre qualquer API REST, banco de dados ou serviço de terceiros para ampliar as capacidades do agente. Os agentes mantêm o contexto por meio de memória persistente embutida e lojas vetoriais. Um ambiente de execução hospedado na nuvem, ferramentas CLI/SDK e painel de controle permitem monitorar o desempenho, inspecionar logs e gerenciar versões.