AgentIQ: инструмент с открытым исходным кодом для гибкого подключения и управления искусственным интеллектом

Общее введение

AgentIQ - это инструмент с открытым исходным кодом от NVIDIA, призванный помочь разработчикам эффективно подключать и управлять ИИ-интеллектами. Он позволяет интеллектам из разных фреймворков беспрепятственно сотрудничать, подключать корпоративные данные и инструменты, а также строить рабочие процессы, например, вызывать функции. Лучшими особенностями инструмента являются гибкость и возможность повторного использования, что позволяет разработчикам быстро разрабатывать, оптимизировать и повторно использовать задачи ИИ. agentIQ предоставляет предприятиям аналитику производительности и интерфейс визуализации для создания надежных систем ИИ. По состоянию на март 2025 года, официальная документация и страница на GitHub являются последними источниками информации.

Список функций

• Поддержка любого фреймворка: совместимость с LangChain, LlamaIndex и т.д., отсутствие необходимости менять технологический стек.
• Многоразовая разработка: Intelligentsia, инструменты и рабочие процессы можно использовать повторно, что экономит время разработки.
• Быстрая разработка: предоставляются готовые модули, которые могут быть непосредственно изменены и использованы разработчиками.
• Аналитика производительности: отслеживание времени работы каждого смарт-тела и жетон Потребление и оптимизация эффективности.
• Наблюдаемость: поддержка инструментов OpenTelemetry для упрощения мониторинга и отладки.
• Система оценки: встроенные инструменты для проверки точности рабочего процесса.
• Чат-интерфейс: взаимодействуйте с интеллектами через пользовательский интерфейс для просмотра результатов.
• MCP Поддержка: Совместимость с протоколом Model Context Protocol, возможность вызова внешних инструментов.

Использование помощи

AgentIQ основан на инструментах с открытым исходным кодом Python, прост в установке, подходит для использования разработчиками. Ниже приводится подробное описание установки и работы.

Процесс установки

Перед установкой убедитесь, что на вашем компьютере есть Git, Git LFS и инструменты uv. Вот шаги:

1. Клонирование кодовой базы
   Введите его в терминал:

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

Это позволит загрузить AgentIQ локально.

2. Обновление подмодулей
   Вход:

git submodule update --init --recursive

Получите зависимые внешние модули.

3. Скачать набор данных
   Если требуются данные для примера, выполните его:

git lfs install
git lfs fetch
git lfs pull

4. Создание среды Python
   Используйте uv для создания виртуальной среды:

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

5. Установка основных библиотек
   Установите AgentIQ и все дополнительные зависимости:

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

Если установлены только основные функции:

uv sync

Хотите загрузить определенные плагины (например, LangChain):

uv pip install -e '.[langchain]'

Анализ производительности Зависимости:

uv pip install -e '.[profiling]'

6. Проверка установки
   Проверьте версию:

aiq --version

Отображение номера версии прошло успешно.

Как использовать основные функции

После установки вы можете начать использовать AgentIQ. Ниже приводится пошаговое руководство по основным функциям:

Создание рабочих процессов

AgentIQ называет интеллекты и инструменты функциями. Определяйте задачи с помощью файлов YAML. Например:

• создать 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

• Бег:

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

На выходе вы получите список ответов.

Анализ производительности

Контролируйте эффективность рабочего процесса:

aiq run --config_file workflow.yaml --profile

Результаты показывают затраченное время и использование жетонов для каждого "умного тела", что помогает оптимизировать работу.

интерфейс визуализации

Запустите пользовательский интерфейс:

aiq ui

Откройте http://localhost:8000 в браузере, введите свой вопрос, и "умное тело" ответит на него в режиме реального времени.

интеграция данных

Подключитесь к источнику данных в workflow.yaml Добавить в:

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

После запуска умное тело может обрабатывать данные файла.

Процесс оценки

Проверьте точность:

aiq evaluate --config_file workflow.yaml

Система проверяет, что вывод соответствует ожиданиям.

Функциональное управление

Основные преимущества AgentIQ - гибкость и наблюдаемость. Например:

• сотрудничество нескольких разведок: Настройте один интеллект на генерацию кода, другой - на его тестирование, и автоматически корректируйте его до тех пор, пока он не пройдет проверку.
• регулировка компонентов во время тестирования: Используйте инструмент OpenTelemetry, чтобы увидеть, как работает каждый этап, и выявить проблемы.

Чтобы оценить всю функциональность, рекомендуется обратиться к официальному примеру:

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

сценарий применения

1. Развитие автоматизации
   Создавайте и тестируйте код с помощью AgentIQ для быстрого создания прототипов.
   Один интеллект пишет код, другой выполняет тесты, а результаты выводятся напрямую.
2. Обработка корпоративных данных
   Подключает данные о продажах и автоматически генерирует аналитические отчеты.
   Intelligentsia читает файлы CSV и выводит графики.
3. Поддержка клиентов
   Настройте интеллектуальные системы для ответов на общие вопросы и повышения эффективности.
   Пользователи вводят вопросы через пользовательский интерфейс, а "умное тело" отвечает на них в режиме реального времени.

QA

1. Нужен ключ API?
   Да, для запуска примеров требуется ключ NVIDIA API, зарегистрируйте его на сайте https://build.nvidia.com.
2. Какие языковые модели поддерживаются?
   Поддерживается несколько моделей NIM, которые можно задать через конфигурационный файл, например Llama-3.1-70b.
3. Как оставить отзыв о проблеме?
   Отправьте номер на https://github.com/NVIDIA/AgentIQ/issues.