Agent Logging提供統一的日誌框架，支持AI代理框架及自訂工作流程。它攔截並記錄代理執行的每個階段——提示生成、工具調用、LLM回應與最終輸出——並附上時間戳與元資料。日誌可匯出為JSON或CSV格式，或傳送至監控服務。此庫支持自訂日誌層級、整合觀測平台的Hooks，並提供視覺化工具以追蹤決策流程。藉由Agent Logging，團隊能獲得代理行為洞察、辨識性能瓶頸，並維持透明的記錄供審核用。

LangGraph 提供多功能的基於圖形的介面，以協調在複雜 AI 工作流程中的語言模型操作與資料轉換。開發者定義一個圖，圖中的每個節點代表一個 LLM 呼叫或資料處理步驟，而邊則指定輸入與輸出的流程。支援多個模型提供者如 OpenAI、Hugging Face 及自訂端點，使模組化管道的組合與重用變得容易。功能包括結果快取、平行與串行執行、錯誤處理以及內建的圖形視覺化除錯。透過將 LLM 操作抽象成圖節點，簡化多步推理任務、文件分析、聊天機器人流程及其他高階 NLP 應用的維護，加快開發速度並確保擴展性。

Crewai提供一個Python庫，用於設計和執行多AI代理系統。用戶可以定義具有專業角色的個別代理、配置代理間的消息通道，以及實現基於實時上下文的動態任務分配器。其模組化架構允許接入不同的LLM或自訂模型。內建的日誌與監控工具追蹤對話與決策，促使代理行為的調試和逐步優化變得無縫方便。