NVIDIA Agent Intelligence Toolkit
NVIDIA Agent Intelligence 工具包是一个用于连接、评估和加速 AI 代理团队的开源库。Agent Intelligence 工具包简化了开发过程,同时优化并提高了全栈复杂代理 AI 系统的准确性。
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加入全球开发者的行列,连接 AI 智能体团队,并使用 Agent Intelligence 工具包构建和评估代理式 AI 系统。参加活动,即有机会赢取由 NVIDIA 首席执行官黄仁勋签名的 NVIDIA GeForce RTX™ 5090 D。
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Agent Intelligence Toolkit 的工作原理
NVIDIA Agent Intelligence 工具包是一个开源库,使整个组织的开发者能够连接自己的个性化智能体,并将其集成到定制工作流中。借助库中提供的工具,轻松开发和评估加速代理式系统。
简化开发:使用 Agent 工具包的配置构建器快速轻松地对新的代理式 AI 应用进行试验和原型设计。借助智能体、工具和工作流的通用描述符,您可以灵活选择和连接最适合工作流中各项任务的智能体框架。访问可重复使用的工具、流程和代理式工作流集合,以简化代理式 AI 系统的开发。
访问一系列工具:使用组织中可用的出色检索增强生成 (RAG) 架构、工作流和搜索工具,或利用由 NVIDIA NIM™ 和 NeMo™ 构建的 NVIDIA AI Blueprint 构建高度准确、可扩展的 RAG 工作流、数字人通信接口或用于研究和报告的 AI 智能体。
加速智能体响应:使用细粒度遥测增强代理式 AI 工作流。NVIDIA NIM 以及 NVIDIA Dynamo 使用这些分析数据来优化代理式系统的性能。这些预测指标可以包括对特定智能体的 LLM 的推理调用的详细信息,例如内存中的提示符、可能驻留的位置以及哪些其他智能体可能会调用它。这些指标可用于推动更高效的工作流,从而在不升级底层基础设施的情况下实现更好的业务成果。
提高准确性:使用通过 Agent intelligent 工具包收集的指标评估代理系统的准确性,并将其与您的可观察性和编排工具关联起来。了解并调试智能体工作流中每个组件的输入和输出,并确定需要改进的方面。交换工具或模型,并使用 Agent intelligent 工具包快速重新评估管道,以了解其影响。

开始使用 Agent Intelligence Toolkit
本地安装程序说明 (推荐)
# Clone the repo: git clone git@github.com:NVIDIA/AgentIQ.git cd agentiq # Initialize the Git repository: git submodule update --init --recursive # Download the datasets: git lfs install git lfs fetch git lfs pull # Create a Python environment: uv venv --seed .venv source .venv/bin/activate uv sync --all-groups --all-extras # Verify the library installation: aiq --help aiq --version
注意:按照上述说明,您必须已安装 uv。如果您不这样做,要安装 uv,查看这里的指南。
使用 Pip 快速安装
pip install agentiq # Verify the library installation: aiq --help aiq --version
入门套件
借助 Agent Intelligence 工具包以及教程、最佳实践和文档,开始开发代理式 AI 应用。AI-Q NVIDIA Blueprint 展示了构建使用 Agent Intelligence 工具包的智能体工作流的示例。注册试用新蓝图。
开始使用 Agent Intelligence Toolkit
访问 Agent Intelligence 工具包文档,开始构建、连接和评估代理式 AI 系统。
Agent Intelligence Toolkit 学习资源库
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