AgentIQ: AIインテリジェンスの柔軟な接続と管理のためのオープンソースツール

はじめに

AgentIQは、開発者がAIインテリジェンスを効率的に接続・管理できるように設計されたNVIDIAのオープンソースツールである。異なるフレームワークのインテリジェンスがシームレスに連携し、企業データとツールを接続し、関数を呼び出すようなワークフローを構築することを可能にする。このツールの最大の特徴は柔軟性と再利用性で、開発者はAIタスクを迅速に開発、最適化、再利用できる。agentIQは、企業が信頼性の高いAIシステムを構築するためのパフォーマンス分析と可視化インターフェースを提供する。2025年3月現在、公式ドキュメントとGitHubページが最新の情報源である。

機能一覧

• あらゆるフレームワークをサポート：LangChain、LlamaIndexなどと互換性があり、技術スタックを変更する必要がない。
• 再利用可能な設計：インテリジェンシア、ツール、ワークフローを再利用できるため、開発時間を短縮できます。
• 迅速な開発：ビルド済みのモジュールが提供され、開発者が直接変更して使用することができます。
• パフォーマンス分析：各スマートボディのランタイムを追跡し トークン 消費と効率を最適化する。
• 観測可能性：監視とデバッグを容易にするOpenTelemetryツールのサポート。
• 評価システム：ワークフローの正確性を検証するための組み込みツール。
• チャット・インターフェース：UIを通じてインテリジェンスと対話し、結果を表示する。
• エムシーピー サポート：モデルコンテキストプロトコルと互換性があり、外部ツールを呼び出すことができます。

ヘルプの使用

AgentIQは、Pythonオープンソースツールをベースとしており、インストールが簡単で、開発者が使用するのに適しています。以下はインストールと操作の詳細です。

設置プロセス

インストールする前に、コンピューターにGit、Git LFS、uvツールがあることを確認してください。以下はその手順です：

1. コードベースのクローン
   それをターミナルに入力する：

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

AgentIQをローカルにダウンロードします。

2. サブモジュールの更新
   インプット：

git submodule update --init --recursive

依存する外部モジュールを取得する。

3. データセットをダウンロード
   例データが必要な場合は、実行する：

git lfs install
git lfs fetch
git lfs pull

4. Python環境の作成
   uvを使って仮想環境を作る：

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

5. コアライブラリのインストール
   AgentIQとすべてのオプションの依存関係をインストールします：

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

コア機能のみがインストールされている場合：

uv sync

特定のプラグイン（例えばLangChain）をロードしたい：

uv pip install -e '.[langchain]'

パフォーマンス分析の依存関係：

uv pip install -e '.[profiling]'

6. インストールの確認
   バージョンを確認する：

aiq --version

バージョン番号の表示に成功。

主な機能の使い方

インストール後、AgentIQを使い始めることができます。以下は、コア機能のステップバイステップガイドです：

ワークフローの作成

AgentIQは、インテリジェンスとツールを関数として呼び出します。YAMLファイルでタスクを定義します。例えば

• 確立 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

• 走っている：

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

出力には答えが列挙される。

パフォーマンス分析

ワークフローのパフォーマンスを監視します：

aiq run --config_file workflow.yaml --profile

その結果、各スマートボディの経過時間とトークン使用量が表示され、最適化に役立つ。

ビジュアライゼーション・インターフェース

UIを起動する：

aiq ui

ブラウザでhttp://localhost:8000 を開き、質問を入力すると、知的ボディがリアルタイムで答えてくれる。

データ統合

のデータソースに接続する。 workflow.yaml 追加する：

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

実行後、スマートボディはファイルデータを処理できる。

評価ワークフロー

正確性を確認する：

aiq evaluate --config_file workflow.yaml

システムは出力が期待通りであることをチェックする。

注目の機能操作

AgentIQのハイライトは、柔軟性と観察可能性です。例えば

• マルチインテリジェンス・コラボレーションコードを生成するインテリジェンスと、それをテストするインテリジェンスを設定し、合格するまで自動的に調整する。
• テスト中にコンポーネントを調整するOpenTelemetryツールを使って、各ステップのパフォーマンスを確認し、問題を特定する。

全機能を体験するには、公式のサンプルを参照することをお勧めする：

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

アプリケーションシナリオ

1. オートメーション開発
   迅速なプロトタイピングのためにAgentIQでコードを生成し、テストします。
   一方のインテリジェンスがコードを書き、もう一方のインテリジェンスがテストを実行し、結果が直接出力される。
2. エンタープライズ・データ処理
   販売データを接続し、分析レポートを自動生成。
   IntelligentsiaはCSVファイルを読み込み、チャートを出力します。
3. カスタマーサポート
   インテリジェンスを設定して、一般的な質問に答え、効率を向上させます。
   ユーザーがUIから質問を入力すると、スマートボディがリアルタイムで回答する。

品質保証

1. APIキーが必要ですか？
   はい、サンプルを実行するにはNVIDIA APIキーが必要です。https://build.nvidia.com で登録してください。
2. どのような言語モデルに対応していますか？
   複数のNIMモデルをサポートしており、Llama-3.1-70bのようなコンフィギュレーションファイルで指定できる。
3. 問題点をフィードバックするにはどうすればよいですか？
   https://github.com/NVIDIA/AgentIQ/issues。