NVIDIA lanza AI-Q Blueprint, que conecta agentes de IA para dar forma al futuro del trabajo

Los Agentes de Inteligencia Artificial (IA) se perfilan como la nueva fuerza de trabajo digital en las operaciones empresariales, con capacidad para automatizar tareas complejas y mejorar significativamente la productividad. Sin embargo, las capacidades de los agentes individuales son limitadas, y su verdadero potencial reside en su capacidad para trabajar juntos. Cuando diferentes Agentes de IA son capaces de colaborar, pueden trabajar juntos para resolver problemas más complejos, lo que se traduce en un mayor impacto empresarial. Para ayudar a las organizaciones a aprovechar este potencial de colaboración con mayor rapidez, NVIDIA acaba de presentar la solución AI-QUn nuevo NVIDIA Blueprint para ayudar a desarrollar sistemas agenéticos que utilicen el razonamiento para desbloquear el conocimiento de los datos empresariales.

El reto al que se enfrentan muchas organizaciones hoy en día es que los agentes de IA trabajan en compartimentos estancos, creando "silos de inteligencia". Esto limita su capacidad para gestionar tareas complejas de varios pasos en distintos ámbitos.AI-Q El Plan se puso en marcha para derribar estas barreras y proporcionar una arquitectura de referencia clara para crear una mano de obra digital que pueda trabajar en equipo.

NVIDIA AI-Q y AgentIQ Toolkit: creación de sistemas de agentes colaborativos más inteligentes

AI-Q no es una única pieza de software, sino una implementación de referencia que integra NVIDIA Accelerated Computing, plataformas de almacenamiento de partners y herramientas de software relacionadas. En él se explica cómo integrar estos componentes y, en concreto, se presenta el nuevo software NVIDIA Llama Nemotron modelos de inferencia que sobresalen en la realización de análisis complejos y razonamientos en varios pasos. Mediante AI-QLa empresa puede crear una plantilla digital capaz de realizar tareas de alta complejidad con gran precisión y rapidez.

El punto fuerte del proyecto es la integración de una rápida extracción de datos multimodales y una capacidad de recuperación de primera clase, gracias a la tecnología NVIDIA NeMo RetrieverNVIDIA NIM Colaboración entre microservicios y el propio agente de IA. Por ejemplo, en un escenario de asistente de investigación de IA basado en el AI-Q El Agente construido genera el informe cuando genera el ficha Se afirma que es hasta 5 veces más rápido y 15 veces más veloz a la hora de procesar petabytes de datos, manteniendo al mismo tiempo una gran precisión semántica. Esto demuestra el potencial de la arquitectura para procesar información a gran escala y acelerar la extracción de conocimientos.

apuntalar AI-Q El componente de software clave del proyecto es el recientemente lanzado NVIDIA AgentIQ Caja de herramientas.AgentIQ es una biblioteca de software de código abierto GitHub El objetivo principal es permitir una conectividad heterogénea y sin fisuras entre diferentes agentes, herramientas y datos. Permite a los desarrolladores conectar, analizar (creación de perfiles) y optimizar equipos de agentes de IA basados en datos empresariales para crear sistemas multiagente integrales. Los desarrolladores pueden integrarlo en sistemas multiagente existentes en parte o en su totalidad, y el proceso de integración está diseñado para ser completamente opcional.

AgentIQ Otra característica importante del conjunto de herramientas es la mayor transparencia del sistema. Proporciona una trazabilidad completa del sistema y análisis de rendimiento, lo que permite a las organizaciones supervisar el rendimiento de los equipos de agentes, identificar los cuellos de botella de la eficiencia y obtener una comprensión granular de cómo se genera la inteligencia empresarial. Estos análisis pueden combinarse con NVIDIA NIM y NVIDIA Dynamo La naturaleza de código abierto de AgentIQ también significa que la comunidad de desarrolladores en general puede contribuir, lo que acelera su desarrollo y la implementación de aplicaciones, y reduce la barrera a la adopción y la personalización.

Potenciar la mano de obra de los agentes de IA de las nuevas empresas

A medida que los agentes de IA asumen el papel de "empleados digitales", los equipos de TI deben apoyar su "incorporación" y "formación".AI-Q Plano y AgentIQ Los kits de herramientas contribuyen a ello facilitando la colaboración entre agentes y optimizando el rendimiento en distintos marcos de inteligencia.

Las organizaciones que adopten estas herramientas podrán conectar más fácilmente equipos de agentes de IA entre soluciones, por ejemplo conectando Salesforce (utilizado como expresión nominal) AgentforceyAtlassian Rovo(integrado en Confluence responder cantando Jira (en) y ServiceNow AI plataformas, etc. Esta conectividad ayuda a romper los silos de información, agiliza los flujos de trabajo entre aplicaciones y reduce los tiempos de respuesta para determinadas tareas de días a horas.

Para comodidad de los desarrolladores.AgentIQ También se integra con una variedad de marcos y herramientas populares como CrewAIyLangGraphyLlama StackyMicrosoft Azure AI Agent Service responder cantando Letta. Esto significa que los desarrolladores pueden trabajar en un entorno con el que están familiarizados. Por ejemplo.Azure AI Agent Service junto con AgentIQ La integración permite utilizar el Semantic Kernel Es más eficiente construir y orquestar marcos multiagente, y la Semantic Kernel existe AgentIQ Es totalmente compatible con el

Ya empiezan a surgir escenarios de aplicación. Líder en servicios financieros Visa Los agentes de IA se están utilizando para mejorar la ciberseguridad automatizando el análisis de correos electrónicos de phishing a escala. Utilizando AI-Q las características de análisis del rendimiento delVisa El rendimiento y el coste de los agentes pueden optimizarse para maximizar el papel de la IA en la respuesta eficaz a las amenazas. Además.AI-Q Con NVIDIA Metropolis VSS（La integración de planos (de búsqueda y resumen de vídeo) está dando lugar a Agentes multimodales que combinan las capacidades de percepción visual con el habla, la traducción y el análisis de datos para proporcionar una mejor comprensión e interacción con el entorno.

Primeros pasos con AI-Q y AgentIQ

AI-Q Las tecnologías clave de NVIDIA utilizadas en el proyecto incluyen Llama Nemotron Modelos de inferencia de series (por ejemplo llama-3.3-nemotron-49b-instruct), incrustación y reordenación de modelos (p. ej. llama-3.2-nv-embedqa-1b-v2), y NeMo Retriever modelos de análisis multimodal relacionados. Software de terceros como Tavily(para búsquedas en Internet),LangChain(para la construcción de agentes) y Milvus base de datos vectorial(disponible a través de NVIDIA) cuVS aceleración) también desempeñan un papel importante en la arquitectura.

Ahora los desarrolladores pueden utilizar la función GitHub ganar AgentIQ La biblioteca de código abierto del kit de herramientas (http://github.com/NVIDIA/AgentIQNVIDIA también organiza eventos Hackathon relacionados para ayudar a los desarrolladores a practicar y mejorar sus habilidades en la construcción de sistemas corporales inteligentes.

Construir una organización basada en AI-Q Los socios de almacenamiento de NVIDIA ofrecen plataformas personalizadas que procesan los datos de forma continua para proporcionar a los agentes de IA acceso rápido a los conocimientos que necesitan para razonar y responder a consultas complejas.

NVIDIA AI-Q Plano y AgentIQ El lanzamiento del kit de herramientas marca la evolución de las aplicaciones empresariales de IA, que pasan de las inteligencias individuales a las redes de inteligencias colaborativas. Aunque la creación y gestión de equipos complejos de Agentes sigue planteando retos, como garantizar la fiabilidad, la seguridad y la capacidad de control de la colaboración, esta dirección abre sin duda nuevas posibilidades imaginativas para la automatización y la inteligencia empresariales.