एमएसएआरएल एक बहु-एजेंट सुदृढीकरण अधिगम ढाँचा है जिसमें कई छोटे एजेंट श्रम विभाजन के माध्यम से सहयोग करते हैं। जबकि मौजूदा उपकरण-एकीकृत अनुमान प्रणालियों में एक एकल, बड़ा मॉडल शामिल होता है जो दीर्घकालिक अनुमान को सटीक उपकरण संचालन के साथ मिलाता है, जिसके परिणामस्वरूप संज्ञानात्मक अधिभार और अस्थिर समन्वय होता है, एमएसएआरएल स्पष्ट रूप से अनुमान और उपकरण उपयोग को अलग करता है। अनुमान एजेंट समस्या का विश्लेषण करता है और उपकरण आह्वान की योजना बनाता है, जबकि बहु-उपकरण एजेंट विशिष्ट बाह्य उपकरणों में विशेषज्ञता रखते हैं और भूमिका-विशिष्ट पुरस्कारों के साथ अनुकरण अधिगम और सुदृढीकरण अधिगम के संयोजन के माध्यम से प्रशिक्षित होते हैं। गणितीय समस्या समाधान में, कोड निष्पादन सहित, एमएसएआरएल एकल-एजेंट आधारभूत मॉडल की तुलना में अनुमान स्थिरता और अंतिम उत्तर सटीकता में उल्लेखनीय रूप से सुधार करता है। इसके अलावा, यह आर्किटेक्चर विभिन्न उपकरण-उपयोग कार्यों के लिए सामान्यीकृत होता है, यह दर्शाता है कि छोटे एजेंटों का उपयोग करके संज्ञानात्मक भूमिकाओं का पृथक्करण बहु-एजेंट एआई डिज़ाइन करने के लिए एक मापनीय खाका है।
