NVIDIA выпускает проект AI-Q Blueprint, объединяющий агентов ИИ для формирования будущего работы

Агенты искусственного интеллекта (ИИ) становятся новой цифровой рабочей силой в бизнесе, способной автоматизировать сложные задачи и значительно повысить производительность. Однако возможности отдельных агентов ограничены, и их истинный потенциал кроется в способности работать вместе. Когда различные агенты ИИ могут сотрудничать, они способны совместно решать более сложные задачи, что приводит к большему эффекту для бизнеса. Чтобы помочь организациям быстрее использовать этот совместный потенциал, NVIDIA недавно объявила о выпуске AI-QНовый проект NVIDIA Blueprint поможет разработать агентские системы, которые используют рассуждения для раскрытия знаний о корпоративных данных.

Проблема многих организаций заключается в том, что агенты искусственного интеллекта работают изолированно, создавая "силос интеллекта". Это ограничивает их способность решать сложные, многоэтапные задачи в разных областях.AI-Q Проект Blueprint был создан для того, чтобы устранить эти барьеры и предоставить четкую эталонную архитектуру для создания цифровой рабочей силы, способной работать вместе.

NVIDIA AI-Q и AgentIQ Toolkit: создание более умных совместных агентских систем

AI-Q это не отдельная часть программного обеспечения, а скорее эталонная реализация, объединяющая ускоренные вычисления NVIDIA, партнерские платформы хранения и сопутствующие программные инструменты. Он объясняет, как интегрировать эти компоненты, в частности, представляя новый NVIDIA Llama Nemotron Модели умозаключений, которые отлично справляются с комплексным анализом и многоступенчатыми рассуждениями. С помощью AI-QКомпания может создать цифровой штат сотрудников, способных выполнять задачи высокой сложности с высокой точностью и скоростью.

Основным преимуществом проекта является интеграция быстрого мультимодального извлечения данных и возможностей поиска мирового класса, благодаря NVIDIA NeMo RetrieverNVIDIA NIM Взаимодействие между микросервисами и самим агентом ИИ. Например, в сценарии исследовательского ассистента ИИ на основе AI-Q Построенный агент генерирует отчет, когда он генерирует жетон Утверждается, что она в 5 раз быстрее и в 15 раз быстрее обрабатывает петабайты данных, сохраняя при этом высокую семантическую точность. Это демонстрирует потенциал архитектуры для обработки крупномасштабной информации и ускорения извлечения знаний.

подниматься AI-Q Ключевым программным компонентом проекта является недавно выпущенный NVIDIA AgentIQ Набор инструментов.AgentIQ это программная библиотека с открытым исходным кодом, которая была GitHub Основная цель - обеспечить бесшовное гетерогенное взаимодействие между различными агентами, инструментами и данными. Это позволяет разработчикам подключать, анализировать (профилирование) и оптимизировать команды агентов ИИ, управляемых корпоративными данными, для создания сквозных мультиагентных систем. Разработчики могут интегрироваться в существующие мультиагентные системы частично или полностью, а процесс интеграции разработан так, чтобы быть полностью необязательным.

AgentIQ Еще одна важная особенность инструментария - повышенная прозрачность системы. Он обеспечивает полную отслеживаемость системы и аналитику производительности, позволяя организациям отслеживать производительность команд агентов, выявлять узкие места в эффективности и получать подробное представление о том, как генерируется бизнес-аналитика. Эти анализы могут быть объединены с NVIDIA NIM и NVIDIA Dynamo Открытый исходный код AgentIQ также означает, что широкое сообщество разработчиков может внести свой вклад, что ускоряет разработку и внедрение приложений, а также снижает барьер для внедрения и настройки.

Расширение возможностей новых предприятий Рабочие кадры агентов искусственного интеллекта

По мере того как агенты ИИ будут играть роль "цифровых сотрудников", ИТ-команды должны поддерживать их "внедрение" и "обучение".AI-Q План и AgentIQ Наборы инструментов способствуют этому, облегчая сотрудничество между агентами и оптимизируя производительность различных систем разведки.

Организации, использующие эти инструменты, смогут легче объединять команды агентов ИИ в рамках различных решений, например, соединяя Salesforce (используется в форме номинального выражения) Agentforce, иAtlassian Rovo(интегрированный в Confluence ответить пением Jira (в) и ServiceNow AI платформы и т. д. Такое взаимодействие помогает разрушить информационные силосы, оптимизировать рабочие процессы между приложениями и сократить время отклика на некоторые задачи с нескольких дней до нескольких часов.

Для удобства разработчиков.AgentIQ Он также интегрируется с различными популярными фреймворками и инструментами, такими как CrewAI, иLangGraph, иLlama Stack, иMicrosoft Azure AI Agent Service ответить пением Letta. Это означает, что разработчики могут работать в привычной для них среде. Например.Azure AI Agent Service вместе с AgentIQ Интеграция позволяет использовать Semantic Kernel Создание и оркестровка мультиагентных фреймворков более эффективна, и Semantic Kernel существовать AgentIQ Он полностью поддерживается в

Сценарии применения уже начинают появляться. Лидер в сфере финансовых услуг Visa Агенты искусственного интеллекта используются для повышения уровня кибербезопасности, автоматизируя анализ фишинговых писем в масштабах страны. Использование AI-Q характеристики анализа производительностиVisa Производительность и стоимость агента могут быть оптимизированы, чтобы максимально повысить роль ИИ в эффективном реагировании на угрозы. Кроме того.AI-Q С NVIDIA Metropolis VSS（Интеграция (видеопоиска и сводных чертежей) приводит к появлению мультимодальных агентов, которые объединяют возможности визуального восприятия с речью, переводом и аналитикой данных для обеспечения улучшенного понимания окружающей среды и взаимодействия.

Начало работы с AI-Q и AgentIQ

AI-Q Ключевые технологии NVIDIA, используемые в чертеже, включают Llama Nemotron Модели вывода серий (например. llama-3.3-nemotron-49b-instruct), встраивание и перестановка моделей (например. llama-3.2-nv-embedqa-1b-v2), и NeMo Retriever связанные модели мультимодального синтаксического анализа. Стороннее программное обеспечение, такое как Tavily(для поиска в Интернете),LangChain(для строительства агента) и Milvus векторная база данных(доступно через NVIDIA) cuVS ускорение) также играют важную роль в архитектуре.

Разработчики теперь могут использовать GitHub усиление AgentIQ Библиотека инструментария с открытым исходным кодом (http://github.com/NVIDIA/AgentIQNVIDIA также проводит соответствующие мероприятия Hackathon, чтобы помочь разработчикам попрактиковаться и улучшить свои навыки в создании интеллектуальных систем.

Создание организации на основе AI-Q Партнеры NVIDIA по хранению данных создают специализированные платформы, которые непрерывно обрабатывают данные и предоставляют агентам ИИ быстрый доступ к знаниям, необходимым для рассуждений и ответов на сложные запросы.

NVIDIA AI-Q План и AgentIQ Выпуск этого набора инструментов знаменует собой эволюцию корпоративных приложений ИИ от одиночных интеллектов к сетям совместных интеллектов. Хотя создание и управление сложными командами агентов по-прежнему сопряжено с определенными трудностями, такими как обеспечение надежности, безопасности и управляемости совместной работы, это направление, безусловно, открывает новые фантастические возможности для автоматизации и интеллекта на предприятиях.