Os agentes de IA representam o mais recente avanço em inteligência artificial, estabelecendo-se como uma alavanca estratégica para empresas em busca de eficiência e produtividade. Com AI-Q e a caixa de ferramentas de código aberto AgentIQ Toolkit, a NVIDIA oferece uma estrutura estruturada que permite explorar todo o potencial da IA agentiva, otimizando a colaboração entre agentes e, assim, a automação de tarefas complexas.

Agentes empresariais mais eficientes e conectados

A abordagem agentiva avançada de AI-Q integra vários componentes-chave, incluindo:
  • AgentIQ Toolkit: uma caixa de ferramentas de código aberto que facilita a conexão e otimização de equipes de agentes de IA com capacidades multimodais. Agnóstica em termos de frameworks e integrando-se facilmente com ferramentas como LangChain ou Microsoft Semantic Kernel, esta biblioteca oferece ferramentas para monitorar, perfilar e avaliar fluxos de trabalho, detectar latências ocultas e garantir desempenho ideal. Cada agente, ferramenta ou fluxo de trabalho pode ser reutilizado em diversos cenários, uma verdadeira vantagem para desenvolvedores.
  • NVIDIA Llama Nemotron: modelos de raciocínio avançados para estruturar a tomada de decisão e o aprendizado adaptativo.
  • NVIDIA NeMo Retriever e microserviços NVIDIA NIM: tecnologias que permitem uma rápida extração de conhecimento e uma orquestração fluida dos agentes.
Crédito da imagem: Nvidia

Uma infraestrutura flexível e eficiente

O modelo AI-Q baseia-se em uma estrutura de integração modular, combinando a computação acelerada da NVIDIA, plataformas de armazenamento parceiras e softwares de ponta. Essa abordagem permite que as empresas criem ecossistemas inteligentes capazes de eliminar silos de informações e melhorar a coordenação entre agentes de IA.
Uma das principais vantagens do AI-Q é sua capacidade de integrar-se com soluções existentes, como Agentforce da Salesforce, Atlassian Rovo no Confluence e Jira, a plataforma de IA da ServiceNow ou Azure AI Agent Service. Essa compatibilidade garante uma transição suave para empresas que desejam otimizar seus processos enquanto mantêm suas ferramentas habituais.

Casos de uso previstos

A adoção do AI-Q pelas empresas abre novas perspectivas em diversos domínios, seja na indústria, transporte e logística, saúde, robótica ou veículos autônomos.
No domínio financeiro, a NVIDIA cita o caso da VISA, que utiliza com sucesso o AI-Q para automatizar a análise de e-mails de phishing, melhorando assim suas defesas em cibersegurança.
Com o AI-Q Blueprint, a NVIDIA introduz uma estrutura de referência para empresas que buscam explorar todo o potencial dos agentes inteligentes, contribuindo assim para a democratização dos sistemas multiagentes. A empresa incentiva os desenvolvedores a explorarem a caixa de ferramentas AgentIQ, disponível como open source no GitHub. Ela também os convida a se inscreverem em um hackathon que lhes permitirá desenvolver as competências práticas necessárias para a criação de sistemas agentivos avançados usando o AgentIQ.

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

Para entender melhor

O que é a caixa de ferramentas open-source AgentIQ e como ela facilita a gestão de agentes de IA?

A AgentIQ Toolkit é um conjunto de ferramentas open-source que conecta e otimiza equipes de agentes de IA com capacidades multimodais. Ela é agnóstica em termos de frameworks, o que significa que pode se integrar facilmente a várias ferramentas existentes, como LangChain ou Microsoft Semantic Kernel. Oferece ferramentas para monitorar, perfilar e avaliar fluxos de trabalho, e detectar latências ocultas para garantir desempenho otimizado.

Quais são os potenciais desafios regulatórios associados à integração de agentes de IA em empresas?

Os desafios regulatórios para agentes de IA incluem conformidade com leis de proteção de dados, como o GDPR na Europa, que requerem uma gestão rigorosa dos dados pessoais. Além disso, as empresas devem aderir a regulamentos relacionados à ética da IA, garantindo transparência, responsabilidade e ausência de viés em decisões automatizadas.