AgentIQ：灵活连接和管理AI智能体的开源工具

综合介绍

AgentIQ 是 NVIDIA 推出的一款开源工具，旨在帮助开发者高效连接和管理 AI 智能体。它能让不同框架的智能体无缝协作，连接企业数据和工具，像调用函数一样构建工作流。这个工具的最大特点是灵活性和可重用性，开发者可以快速开发、优化和复用 AI 任务。AgentIQ 提供性能分析和可视化界面，适合企业打造可靠的 AI 系统。截至 2025 年 3 月，官方文档和 GitHub 页面是最新信息来源。

功能列表

• 支持任意框架：兼容 LangChain、LlamaIndex 等，不用更换技术栈。
• 可重用设计：智能体、工具和工作流可以重复使用，节省开发时间。
• 快速开发：提供预构建模块，开发者可直接修改使用。
• 性能分析：跟踪每个智能体的运行时间和 token 消耗，优化效率。
• 可观测性：支持 OpenTelemetry 工具，方便监控和调试。
• 评估系统：内置工具验证工作流准确性。
• 聊天界面：通过 UI 与智能体互动，查看结果。
• MCP 支持：兼容 Model Context Protocol，可调用外部工具。

使用帮助

AgentIQ 是基于 Python 的开源工具，安装简单，适合开发者使用。下面详细介绍安装和操作方法。

安装流程

安装前，确保电脑有 Git、Git LFS 和 uv 工具。以下是具体步骤：

1. 克隆代码库
   在终端输入：

git clone git@github.com:NVIDIA/AgentIQ.git agentiq
cd agentiq

这会下载 AgentIQ 到本地。

2. 更新子模块
   输入：

git submodule update --init --recursive

获取依赖的外部模块。

3. 下载数据集
   如果需要示例数据，运行：

git lfs install
git lfs fetch
git lfs pull

4. 创建 Python 环境
   使用 uv 创建虚拟环境：

uv venv --seed .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate     # Windows

5. 安装核心库
   安装 AgentIQ 及所有可选依赖：

uv sync --all-groups --all-extras

如果只装核心功能：

uv sync

想装特定插件（如 LangChain）：

uv pip install -e '.[langchain]'

性能分析依赖：

uv pip install -e '.[profiling]'

6. 验证安装
   检查版本：

aiq --version

显示版本号即成功。

如何使用主要功能

安装后，可以开始使用 AgentIQ。以下是核心功能操作步骤：

创建工作流

AgentIQ 把智能体和工具当作函数调用。用 YAML 文件定义任务。例如：

• 创建 workflow.yaml：

functions:
wikipedia_search:
_type: wiki_search
max_results: 2
llms:
nim_llm:
_type: nim
model_name: meta/llama-3.1-70b-instruct
temperature: 0.0
workflow:
_type: react_agent
tool_names: [wikipedia_search]
llm_name: nim_llm
verbose: true
retry_parsing_errors: true
max_retries: 3

• 运行：

aiq run --config_file workflow.yaml --input "列出五种土豚亚种"

输出结果会列出答案。

性能分析

监控工作流性能：

aiq run --config_file workflow.yaml --profile

结果显示每个智能体的耗时和 token 用量，帮助优化。

可视化界面

启动 UI：

aiq ui

在浏览器打开 http://localhost:8000，输入问题，智能体会实时回答。

数据整合

连接数据源，在 workflow.yaml 中添加：

data_sources:
- type: "csv"
path: "data/sales.csv"

运行后，智能体能处理文件数据。

评估工作流

验证准确性：

aiq evaluate --config_file workflow.yaml

系统会检查输出是否符合预期。

特色功能操作

AgentIQ 的亮点是灵活性和可观测性。比如：

• 多智能体协作：配置一个智能体生成代码，另一个测试，自动调整直到通过。
• 调试：用 OpenTelemetry 工具查看每步执行情况，找出问题。

想体验完整功能，建议参考官方示例：

cd examples/simple
uv pip install -e '.[langchain]'
aiq run --config_file workflow.yaml

应用场景

1. 自动化开发
   用 AgentIQ 生成和测试代码，适合快速开发原型。
   一个智能体写代码，另一个运行测试，结果直接输出。
2. 企业数据处理
   连接销售数据，自动生成分析报告。
   智能体读取 CSV 文件，输出图表。
3. 客户支持
   配置智能体回答常见问题，提升效率。
   用户通过 UI 输入问题，智能体实时回复。

QA

1. 需要 API 密钥吗？
   是的，运行示例需要 NVIDIA API 密钥，在 https://build.nvidia.com 注册获取。
2. 支持哪些语言模型？
   可通过配置文件指定，如 Llama-3.1-70b，支持多种 NIM 模型。
3. 如何反馈问题？
   在 https://github.com/NVIDIA/AgentIQ/issues 提交 issue。