AgentIQ: una herramienta de código abierto para la conexión y gestión flexibles de inteligencias artificiales

Introducción general

AgentIQ es una herramienta de código abierto de NVIDIA diseñada para ayudar a los desarrolladores a conectar y gestionar eficazmente las inteligencias de IA. Permite que inteligencias de distintos marcos colaboren sin problemas, conecten datos y herramientas empresariales y creen flujos de trabajo como funciones de llamada. Las mejores características de la herramienta son la flexibilidad y la reutilización, que permiten a los desarrolladores desarrollar, optimizar y reutilizar rápidamente tareas de IA. agentIQ proporciona análisis de rendimiento y una interfaz de visualización para que las empresas construyan sistemas de IA fiables. A fecha de marzo de 2025, la documentación oficial y la página de GitHub son las fuentes de información más recientes.

Lista de funciones

• Soporta cualquier framework: compatible con LangChain, LlamaIndex, etc., sin necesidad de cambiar la pila tecnológica.
• Diseño reutilizable: la inteligencia, las herramientas y los flujos de trabajo pueden reutilizarse, lo que ahorra tiempo de desarrollo.
• Desarrollo rápido: se proporcionan módulos preconstruidos que los desarrolladores pueden modificar y utilizar directamente.
• Análisis del rendimiento: seguimiento del tiempo de ejecución de cada smartbody y del ficha consumo y optimizar la eficiencia.
• Observabilidad: admite herramientas OpenTelemetry para facilitar la supervisión y la depuración.
• Sistema de evaluación: herramientas integradas para validar la precisión del flujo de trabajo.
• Interfaz de chat: Interactúe con las inteligencias a través de la interfaz de usuario para ver los resultados.
• MCP Soporte: Compatible con el Protocolo de Contexto de Modelo, puede llamar a herramientas externas.

Utilizar la ayuda

AgentIQ está basado en herramientas de código abierto Python , fácil de instalar , adecuado para que los desarrolladores lo utilicen . La siguiente es una descripción detallada de la instalación y operación.

Proceso de instalación

Antes de instalar, asegúrate de que tu ordenador tiene Git, Git LFS y herramientas uv. Estos son los pasos:

1. Clonación del código base
   Introdúcelo en el terminal:

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

Esto descargará AgentIQ localmente.

2. Actualización de submódulos
   Entrada:

git submodule update --init --recursive

Obtener módulos externos dependientes.

3. Descargar conjunto de datos
   Si se necesitan datos de ejemplo, ejecútelos:

git lfs install
git lfs fetch
git lfs pull

4. Creación de un entorno Python
   Utiliza uv para crear un entorno virtual:

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

5. Instalación de bibliotecas básicas
   Instale AgentIQ y todas las dependencias opcionales:

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

Si sólo se instalan las funciones básicas:

uv sync

Desea cargar plugins específicos (por ejemplo, LangChain):

uv pip install -e '.[langchain]'

Dependencias de análisis de rendimiento:

uv pip install -e '.[profiling]'

6. Verificar la instalación
   Comprueba la versión:

aiq --version

La visualización del número de versión se ha realizado correctamente.

Cómo utilizar las principales funciones

Después de la instalación, puede empezar a utilizar AgentIQ. A continuación se ofrece una guía paso a paso de las funciones básicas:

Creación de flujos de trabajo

AgentIQ llama a las inteligencias y herramientas como funciones. Define tareas con archivos YAML. Por ejemplo:

• establecer 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

• Corriendo:

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

La salida listará las respuestas.

Análisis del rendimiento

Supervise el rendimiento del flujo de trabajo:

aiq run --config_file workflow.yaml --profile

Los resultados muestran el tiempo transcurrido y el uso de fichas de cada cuerpo inteligente para ayudar a la optimización.

interfaz de visualización

Inicie la interfaz de usuario:

aiq ui

Abra http://localhost:8000 en su navegador, escriba su pregunta y el organismo inteligente le responderá en tiempo real.

integración de datos

Conéctese a la fuente de datos en workflow.yaml Añade:

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

Después de ejecutarse, el organismo inteligente puede procesar los datos del archivo.

Flujo de trabajo de la evaluación

Verifique la exactitud:

aiq evaluate --config_file workflow.yaml

El sistema comprueba que la salida es la esperada.

Función destacada Operación

Los aspectos más destacados de AgentIQ son la flexibilidad y la observabilidad. Por ejemplo:

• colaboración multiinteligencia: Configure una inteligencia para generar código, otra para probarlo y ajústelo automáticamente hasta que lo apruebe.
• ajustar los componentes durante las pruebasUtilice la herramienta OpenTelemetry para ver cómo funciona cada paso e identificar problemas.

Para experimentar la funcionalidad completa, se recomienda consultar el ejemplo oficial:

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

escenario de aplicación

1. Desarrollo de la automatización
   Genere y pruebe código con AgentIQ para crear prototipos rápidamente.
   Una inteligencia escribe el código, la otra ejecuta las pruebas y los resultados se emiten directamente.
2. Tratamiento de datos empresariales
   Conecta los datos de ventas y genera automáticamente informes analíticos.
   Intelligentsia lee archivos CSV y genera gráficos.
3. Atención al cliente
   Configure inteligencias para responder a preguntas comunes y mejorar la eficacia.
   Los usuarios introducen preguntas a través de la interfaz de usuario y el cuerpo inteligente responde en tiempo real.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Necesita una clave API?
   Sí, se necesita una clave API de NVIDIA para ejecutar los ejemplos, regístrate para obtenerla en https://build.nvidia.com.
2. ¿Qué modelos lingüísticos son compatibles?
   La compatibilidad con varios modelos de NIM puede especificarse mediante un archivo de configuración, por ejemplo, Llama-3.1-70b.
3. ¿Cómo puedo dar mi opinión sobre un problema?
   Envíe el número a https://github.com/NVIDIA/AgentIQ/issues.