A Demonstração do Copiloto Semantic Kernel é uma aplicação de referência de ponta a ponta que ilustra como construir agentes de IA avançados com a estrutura Semantic Kernel da Microsoft. A demonstração apresenta encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas, gerenciamento de memória para recordar o contexto entre sessões e uma arquitetura de habilidades baseada em plugins que permite integração com APIs ou serviços externos. Os desenvolvedores podem configurar conectores para modelos Azure OpenAI ou OpenAI, definir modelos de prompt personalizados e implementar habilidades específicas de domínio, como acesso a calendários, operações com arquivos ou recuperação de dados. O exemplo mostra como orquestrar esses componentes para criar um copiloto conversacional capaz de compreender intenções do usuário, executar tarefas e manter o contexto ao longo do tempo, promovendo o desenvolvimento rápido de assistentes de IA personalizados.

VMAS é um kit completo para construir e treinar sistemas multiagentes usando aprendizado por reforço profundo. Suporta simulação paralela baseada em GPU de centenas de instâncias de ambientes, permitindo coleta de dados de alta taxa e treinamento escalável. Inclui implementações de algoritmos populares de MARL como PPO, MADDPG, QMIX e COMA, juntamente com interfaces modulares de políticas e ambientes para prototipagem rápida. O framework facilita o treinamento centralizado com execução descentralizada (CTDE), oferece ajuste de recompensa personalizável, espaços de observação e hooks de callback para logging e visualização. Com seu design modular, o VMAS integra-se perfeitamente com modelos PyTorch e ambientes externos, tornando-se ideal para pesquisa em tarefas cooperativas, competitivas e de motivos mistos, abrangendo robótica, controle de tráfego, alocação de recursos e cenários de IA de jogos.