MAGAILは、生成的敵対的模倣学習のマルチエージェント拡張を実装し、エージェントのグループが専門家のデモから協調動作を学習できるようにします。Pythonで構築されており、PyTorch（またはTensorFlowのバリアント）をサポートし、政策（ジェネレーター）とディスクリミネーターのモジュールから構成され、敵対的ループで訓練されます。エージェントは、OpenAIマルチエージェントパーティクル環境やPettingZooのような環境で軌跡を生成し、ディスクリミネーターがそれらを専門家のデータに照らして真偽を評価します。反復的な更新により、政策ネットワークは明示的な報酬関数なしで専門家に似た戦略に収束します。MAGAILのモジュラー設計は、ネットワークアーキテクチャ、専門家データの入力、環境統合、訓練ハイパーパラメータのカスタマイズを可能にします。さらに、標準搭載のログ記録とTensorBoardの可視化により、マルチエージェント学習の進捗とパフォーマンスの監視と分析を促進します。

Azure AI Foundry Agents Samplesは、Azure AI Foundry SDKおよびサービスを活用するシナリオの例を豊富に用意しています。長期記憶を持つ会話型エージェント、複雑なタスクを分解するプランナーエージェント、外部APIを呼び出すツール搭載エージェント、テキスト・画像・音声を組み合わせたマルチモーダルエージェントなどが含まれます。各サンプルは環境設定、LLMオーケストレーション、ベクトル検索、テレメトリを備え、Azure上での堅牢なAIソリューションのプロトタイピングとデプロイを迅速化します。