NVIDIA Agent Intelligence Toolkit

查看 Agent Intelligence Toolkit 的实际应用

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

# 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

pip install agentiq

# Verify the library installation:
aiq --help
aiq --version

Agent Intelligence Toolkit 学习资源库

道德 AI

NVIDIA 认为可信 AI 是一项共同责任，我们已制定相关政策和实践，以支持开发各种 AI 应用。根据我们的服务条款下载或使用时，开发者应与其支持的模型团队合作，确保其模型满足相关行业和用例的要求，并解决不可预见的产品滥用问题。

有关此模型道德因素的更多详细信息，请参阅模型卡 可解释性、偏差、安全性和安全性以及隐私子卡。请报告安全漏洞或 NVIDIA AI 问题这里。