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。

AI-Agent-Framework為使用Python建立AI驅動代理提供完整基礎。包括管理會話記憶、整合外部工具及建立提示模板的模組。開發者可連接多個LLM提供商、裝配自定義插件，並在協調工作流程中編排多個代理。內建的日誌與監控工具幫助追蹤代理表現與除錯。其擴展性設計便於無縫新增連接器或領域專用功能，非常適合快速原型設計、研究項目及產業級自動化。

llm-lab提供靈活的工具包，用於使用大型語言模型創建智慧代理。它包括代理協調引擎、自訂提示範本、記憶與狀態追蹤，以及與外部API和插件的無縫整合。用戶可以撰寫情境、定義工具鏈、模擬互動並收集性能日誌。框架也內建測試套件，用於驗證代理行為是否符合預期結果。由於設計具擴充性，llm-lab使開發者能交換LLM供應商、添加新工具，並透過反覆實驗來演進代理邏輯。