MAGAIL implémente une extension multi-agent de l'apprentissage par imitation adversariale générative, permettant à des groupes d'agents d'apprendre des comportements coordonnés à partir de démonstrations d'experts. Construit en Python avec support pour PyTorch (ou variantes TensorFlow), MAGAIL se compose de modules de politiques (générateur) et de discriminateurs, entraînés en boucle antagoniste. Les agents génèrent des trajectoires dans des environnements tels que OpenAI Multi-Agent Particle Environment ou PettingZoo, que le discriminateur utilise pour évaluer leur authenticité par rapport aux données d'experts. Par des mises à jour itératives, les réseaux de politiques convergent vers des stratégies proches de celles des experts sans fonctions de récompense explicites. La conception modulaire de MAGAIL permet de personnaliser les architectures de réseau, l’ingestion de données d’experts, l’intégration avec l’environnement et les hyperparamètres d'entraînement. De plus, la journalisation intégrée et la visualisation avec TensorBoard facilitent la surveillance et l’analyse des progrès d'apprentissage multi-agent et des comparateurs de performance.

Azure AI Foundry Agents Samples offre aux développeurs un ensemble riche de scénarios illustrant comment exploiter les SDK et services Azure AI Foundry. Il inclut des agents conversationnels avec mémoire à long terme, des agents planificateurs décomposant des tâches complexes, des agents avec outils appelant des API externes, et des agents multimodaux combinant texte, vision et parole. Chaque exemple est préconfiguré avec des configurations d'environnement, une orchestration LLM, une recherche vectorielle et une télémétrie pour accélérer la mise en prototype et le déploiement de solutions IA robustes sur Azure.