Gli agenti AI stanno ridefinendo la forza lavoro digitale automatizzando compiti complessi e migliorando l'efficienza aziendale. Le loro capacità collaborative consentono a questi agenti di affrontare problemi intricati, portando a significativi progressi in diverse industrie come sport e finanza. Per accelerare questa trasformazione, NVIDIA ha introdotto AI-Q, un framework completo progettato per sviluppare sistemi di agenti intelligenti che sfruttano il ragionamento per estrarre approfondimenti dai dati aziendali. **Migliorare i sistemi AI con NVIDIA AI-Q e il toolkit AgentIQ** AI-Q funge da guida user-friendly per implementare le tecnologie di calcolo avanzato di NVIDIA, lo storage dei partner e gli strumenti software, con i nuovi modelli di ragionamento Llama Nemotron. Questo progetto costituisce le basi per creare team digitali coesi in grado di eseguire funzioni complesse con rapidità e precisione. Il framework incorpora un’estrazione multimodale rapida e un recupero di primo livello utilizzando l’NVIDIA NeMo Retriever, insieme ai suoi microservizi NIM e agenti AI. Al centro di AI-Q c'è il toolkit NVIDIA AgentIQ, che consente una connettività fluida tra vari agenti, strumenti e dati. Rilasciato come open-source su GitHub, AgentIQ facilita l'integrazione di agenti AI in sistemi multi-agente coesi, offrendo un facile adattamento attraverso un processo di onboarding completamente opt-in. AgentIQ migliora anche la visibilità attraverso una tracciabilità completa del sistema, consentendo alle organizzazioni di valutare le prestazioni, individuare inefficienze e ottenere approfondimenti dettagliati nello sviluppo dell'intelligenza aziendale. Questi dati di profilazione possono ottimizzare le funzionalità degli agenti in concomitanza con NVIDIA NIM e la libreria open-source NVIDIA Dynamo. **L'Ascesa degli Agenti AI Aziendali** Con il passaggio degli agenti AI a dipendenti digitali, i dipartimenti IT giocheranno un ruolo cruciale nel loro onboarding e nella loro formazione.

AI-Q e AgentIQ supportano questi lavoratori digitali promuovendo la collaborazione tra agenti e migliorando le prestazioni attraverso vari framework. Le aziende che sfruttano questi strumenti possono connettere i team AI su piattaforme come Agentforce di Salesforce, Rovo di Atlassian in Jira e Confluence e la piattaforma AI di ServiceNow, consentendo l'eliminazione dei silos e riducendo significativamente i tempi di risposta. Inoltre, AgentIQ si integra con vari strumenti, tra cui CrewAI, LangGraph, Llama Stack e Microsoft Azure AI Agent Service, permettendo agli sviluppatori di utilizzare i propri ambienti preferiti. Il servizio Azure AI Agent insieme a AgentIQ promuove l'orchestrazione e l'efficienza degli agenti AI e dei framework multi-agente, utilizzando il framework Semantic Kernel supportato. Molti settori stanno ora incorporando capacità visive e interattive all'interno dei loro agenti. Ad esempio, Visa sta sfruttando gli agenti AI per ottimizzare la cybersicurezza automatizzando la valutazione delle email di phishing. Con il profilo AI-Q, Visa può migliorare l'efficienza degli agenti controllando i costi operativi. **Iniziare con AI-Q e AgentIQ** L'integrazione di AI-Q nel progetto Metropolis VSS di NVIDIA sta facilitando agenti multimodali che combinano percezione visiva con voce, traduzione e analisi per un'intelligenza operativa migliorata. Gli sviluppatori possono accedere al toolkit AgentIQ e partecipare a un hackathon volto allo sviluppo delle competenze nei sistemi agentici. Ciò include approfondimenti dagli architetti di soluzioni NVIDIA su come migliorare la generazione di codice AI. Per abilitare sistemi agentici efficaci utilizzando AI-Q, è essenziale una robusta piattaforma di dati AI. I partner di NVIDIA stanno fornendo piattaforme personalizzate che elaborano continuamente i dati, consentendo agli agenti di accedere rapidamente alle informazioni necessarie per decisioni complesse.