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。

Multi-Agent-Conversation-AutoGen設計用於自動化多個AI代理人之間互動式對話序列的建立，適用於測試、研究和教育應用。用戶提供一個設定檔來定義代理人角色、個性和對話流程。框架依序管理輪流交互，並使用OpenAI GPT API動態產生每則訊息。主要特色包括可客製化的提示範本、彈性的API整合、對話長度控制，以及輸出為JSON或純文字格式的紀錄。利用此工具，開發者能模擬複雜的團體討論，在多場景中測試對話代理的穩定性，並快速產生大量對話資料，無需手動撰寫劇本。模組化架構也支援擴展到其他大規模語言模型供應商與整合到現有的開發流程中。