Los agentes de IA representan el último avance en inteligencia artificial, imponiéndose como un recurso estratégico para las empresas en busca de eficiencia y productividad. Con AI-Q y el conjunto de herramientas de código abierto AgentIQ Toolkit, NVIDIA ofrece un marco estructurado que permite aprovechar al máximo el potencial de la IA agenética, optimizando la colaboración entre agentes y así la automatización de tareas complejas.

Agentes empresariales más eficientes y conectados

El enfoque agentics avanzado de AI-Q integra varios componentes clave, incluyendo:
  • AgentIQ Toolkit : un conjunto de herramientas de código abierto que facilita la conexión y la optimización de equipos de agentes de IA con capacidades multimodales. Agnóstico en términos de frameworks e integrándose fácilmente con herramientas como LangChain o Microsoft Semantic Kernel, esta biblioteca ofrece herramientas para monitorear, perfilar y evaluar los flujos de trabajo, detectar latencias ocultas y garantizar un rendimiento óptimo. Cada agente, herramienta o flujo de trabajo puede ser reutilizado en diversos escenarios, una verdadera ventaja para los desarrolladores.
  • NVIDIA Llama Nemotron : modelos de razonamiento avanzado para estructurar la toma de decisiones y el aprendizaje adaptativo.
  • NVIDIA NeMo Retriever y microservicios NVIDIA NIM : tecnologías que permiten una rápida extracción de conocimiento y una orquestación fluida de los agentes.
Crédito imagen Nvidia

Una infraestructura flexible y eficiente

El modelo AI-Q se basa en un marco de integración modular, combinando el cálculo acelerado de NVIDIA, plataformas de almacenamiento asociadas y software de punta. Este enfoque permite a las empresas crear ecosistemas inteligentes capaces de eliminar los silos de información y mejorar la coordinación entre agentes de IA.
Una de las principales ventajas de AI-Q es su capacidad para integrarse con soluciones existentes, como Agentforce de Salesforce, Atlassian Rovo en Confluence y Jira, la plataforma de IA de ServiceNow o Azure AI Agent Service. Esta compatibilidad garantiza una transición fluida para las empresas que desean optimizar sus procesos mientras conservan sus herramientas habituales.

Casos de uso previstos

La adopción de AI-Q por parte de las empresas abre nuevas perspectivas en diversos campos como la industria, el transporte y la logística, la salud, la robótica o los vehículos autónomos.
En el ámbito financiero, NVIDIA cita el caso de VISA, que utiliza exitosamente AI-Q para automatizar el análisis de correos electrónicos de phishing, mejorando así sus defensas en ciberseguridad.
Con AI-Q Blueprint, NVIDIA introduce un marco de referencia para las empresas que buscan explotar todo el potencial de los agentes inteligentes, contribuyendo así a la democratización de los sistemas multi-agente. La empresa anima a los desarrolladores a explorar el conjunto de herramientas AgentIQ, disponible en código abierto en GitHub. También los invita a inscribirse en un hackathon que les permitirá desarrollar las habilidades prácticas necesarias para la creación de sistemas agenéticos avanzados utilizando AgentIQ.

Traducido de Transformer les systèmes d'agents d'IA en des forces de travail numériques : NVIDIA dévoile AI-Q Blueprint

Para entender mejor

¿Qué es la caja de herramientas de código abierto AgentIQ Toolkit y cómo facilita la gestión de agentes de IA?

El AgentIQ Toolkit es un conjunto de herramientas de código abierto que conecta y optimiza equipos de agentes de IA con capacidades multimodales. Es independiente de la plataforma, lo que significa que puede integrarse fácilmente con varias herramientas existentes como LangChain o Microsoft Semantic Kernel. Ofrece herramientas para monitorear, perfilar y evaluar flujos de trabajo, y detectar latencias ocultas para garantizar un rendimiento óptimo.

¿Cuáles son los desafíos regulatorios potenciales asociados con la integración de agentes de IA en las empresas?

Los desafíos regulatorios para los agentes de IA incluyen el cumplimiento de las leyes de protección de datos, como el RGPD en Europa, que exigen una gestión estricta de los datos personales. Además, las empresas deben adherirse a regulaciones relacionadas con la ética de la IA, asegurando transparencia, responsabilidad y ausencia de sesgo en las decisiones automatizadas.