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.

Multi-Agent-Conversation-AutoGen foi projetado para automatizar a criação de sequências de diálogo interativo entre múltiplos agentes de IA para testes, pesquisa e aplicações educativas. Os usuários fornecem um arquivo de configuração para definir perfis de agentes, personas e fluxos de conversação. A estrutura coordena interações baseadas em turnos, aproveitando as APIs GPT da OpenAI para gerar cada mensagem dinamicamente. Funcionalidades principais incluem modelos de prompt personalizáveis, integração de API flexível, controle de comprimento da conversa e logs exportáveis em formatos JSON ou texto. Com esta ferramenta, desenvolvedores podem simular discussões complexas em grupo, testar agentes conversacionais sob diferentes cenários e gerar rapidamente grandes conjuntos de dados de diálogos sem scripts manuais. Sua arquitetura modular permite extensão para outros provedores de LLM e integração em pipelines de desenvolvimento existentes.