Az AI ügynökök átalakítják a digitális munkaerőt azzal, hogy automatizálják a bonyolult feladatokat és növelik az üzleti hatékonyságot. Együttműködési képességeik lehetővé teszik ezeknek az ügynököknek, hogy összetett problémákat oldjanak meg, jelentős előrelépéseket eredményezve különböző iparágakban, mint például a sport és a pénzügy. Az átalakulás felgyorsítása érdekében az NVIDIA bemutatta az AI-Q-t, egy átfogó keretrendszert, amely az intelligens ügynökrendszerek kifejlesztésére lett tervezve, amelyek a megfontolás révén képesek információkat kiemelni a vállalati adatokból. **AI rendszerek fejlesztése az NVIDIA AI-Q és AgentIQ eszközkészlettel** Az AI-Q felhasználóbarát útmutatóként szolgál az NVIDIA fejlett számítástechnikai technológiáinak, partneri tárolók és szoftvereszközök alkalmazásához, bemutatva az új Llama Nemotron megfontolási modelleket. Ez a keret alapot ad a koherens digitális csapatok létrehozásához, amelyek képesek bonyolult feladatokat gyorsan és pontosan végrehajtani. A keretrendszer gyors multimodális adatok kiemelését és elsőrangú visszakeresést tartalmaz az NVIDIA NeMo Retriever-en keresztül, valamint NIM mikroszolgáltatásait és AI ügynökeit használja. A szívét képezi az AI-Q-nak az NVIDIA AgentIQ eszközkészlet, amely zökkenőmentes kapcsolatot biztosít a különböző ügynökök, eszközök és adatok között. Az AgentIQ a GitHub-on nyílt forráskódú formában került kiadásra, lehetővé téve az AI ügynökök integrálását koherens, több ügynökös rendszerekbe, teljesen választható bevezetési folyamattal a könnyű alkalmazhatóság érdekében. Az AgentIQ emeli a láthatóságot a teljes körű rendszer nyomon követhetőséggel, lehetővé téve a szervezetek számára a teljesítmény értékelését, a hatékonyságok azonosítását és mélyreható betekintést nyújtva az üzleti intelligencia fejlesztésébe. Ez az adatprofilozás optimalizálhatja az ügynökök funkcionalitását az NVIDIA NIM és az open-source NVIDIA Dynamo könyvtárral együtt. **A vállalati AI ügynökök felemelkedése** Míg az AI ügynökök digitális alkalmazottakká válnak, az IT osztályok kulcsszerepet játszanak bevezetésükben és képzésükben.

Az AI-Q és az AgentIQ támogatja ezeket a digitális munkásokat, elősegítve az ügynökök együttműködését és a teljesítmény növelését különböző keretrendszerekben. A vállalatok, amelyek ezeket az eszközöket kihasználják, összekapcsolhatják az AI csapatokat olyan platformokon, mint a Salesforce Agentforce, az Atlassian Rovo a Jirában és a Confluence-ben, valamint a ServiceNow AI platform, lehetővé téve a szigetek megszüntetését és a válaszidők jelentős csökkentését. Ezenfelül az AgentIQ integrálódik különböző eszközökkel, beleértve a CrewAI-t, a LangGraph-t, a Llama Stack-t és a Microsoft Azure AI Agent Service-t, lehetővé téve a fejlesztők számára preferált környezetük kihasználását. Az Azure AI Agent Service az AgentIQ-val együtt elősegíti az AI ügynökök és a több ügynökös keretrendszerek hatékony működését, kihasználva a támogatott Semantic Kernel keretrendszert. Sok iparág már most vizuális és interaktív képességeket épít be ügynökeibe. Például a Visa AI ügynököket használ a kiberbiztonság optimalizálására az adathalász e-mailek automatikus értékelésével. Az AI-Q profilozóval a Visa javíthatja az ügynökök hatékonyságát, miközben ellenőrzi a működési költségeket. **Kezdjük el az AI-Q és AgentIQ használatát** Az AI-Q integráció az NVIDIA Metropolis VSS terveibe elősegíti a multimodális ügynökök létrehozását, amelyek a vizuális észlelést ötvözik a hanggal, fordítással és elemzésekkel a fokozott operatív intelligencia érdekében. A fejlesztők hozzáférhetnek az AgentIQ eszközkészlethez és részt vehetnek egy hackathonon, amely a nagykérdések fejlesztésére összpontosít az ügynökrendszerekben. Ez betekintéseket tartalmaz az NVIDIA megoldás-építészektől az AI kódgenerálásának javításához. Az AI-Q használatával hatékony ügynökrendszerek létrehozásához robusztus AI adatplatformra van szükség. Az NVIDIA partnerei testreszabott platformokat kínálnak, amelyek folyamatosan feldolgozzák az adatokat, lehetővé téve az ügynökök számára, hogy gyorsan hozzáférjenek a bonyolult döntéshozatalhoz szükséges információkhoz.