شرکتها به طور فزایندهای از چارچوبهای عاملی (agentic frameworks) برای ساخت سیستمهای هوشمندی استفاده میکنند که قادر به انجام وظایف پیچیده از طریق زنجیرهسازی ابزارها، مدلها و اجزای حافظه هستند. با این حال، هنگامی که سازمانها این سیستمها را در چارچوبهای متعدد میسازند، چالشهایی در زمینه قابلیت همکاری، قابلیت مشاهدهپذیری، پروفایلسازی عملکرد و ارزیابی گردش کار پدید میآید. تیمها اغلب در چارچوبهای خاصی محبوس میشوند و مقیاسپذیری یا استفاده مجدد از عاملها و ابزارها در زمینههای مختلف دشوار میشود. همچنین، اشکالزدایی گردش کارهای عاملی یا شناسایی ناکارآمدیها بدون ابزارهای یکپارچه پروفایلسازی و ارزیابی، کاری طاقتفرساست. فقدان روشی استاندارد برای ساخت و نظارت بر این سیستمها، گلوگاه مهمی در توسعه و استقرار چابک هوش مصنوعی ایجاد میکند.
انویدیا AgentIQ را معرفی کرده است؛ یک کتابخانه پایتون سبک و انعطافپذیر که برای یکپارچهسازی گردش کارهای عاملی در میان چارچوبها، سیستمهای حافظه و منابع داده طراحی شده است. AgentIQ به جای جایگزینی ابزارهای موجود، آنها را تقویت میکند و قابلیت ترکیبپذیری، مشاهدهپذیری و استفاده مجدد را به خط مقدم طراحی سیستمهای هوش مصنوعی میآورد. با AgentIQ، هر عامل، ابزار و گردش کار به عنوان یک فراخوانی تابع در نظر گرفته میشود که به توسعهدهندگان اجازه میدهد اجزای چارچوبهای مختلف را با حداقل سربار ترکیب و تطبیق دهند. هدف از این انتشار، سادهسازی توسعه و فراهم کردن امکان پروفایلسازی دقیق و ارزیابی سرتاسری در سیستمهای عاملی است.
AgentIQ مملو از ویژگیهایی است که آن را به یک راهحل قانعکننده برای توسعهدهندگان و شرکتهایی تبدیل میکند که سیستمهای عاملی پیچیده میسازند:
- طراحی مستقل از چارچوب: AgentIQ به طور یکپارچه با هر چارچوب عاملی مانند LangChain، Llama Index، Crew.ai، Microsoft Semantic Kernel و عاملهای پایتون سفارشی ادغام میشود. این به تیمها اجازه میدهد بدون نیاز به تغییر پلتفرم، به استفاده از ابزارهای فعلی خود ادامه دهند.
- قابلیت استفاده مجدد و ترکیبپذیری: هر جزء، چه یک عامل، یک ابزار یا یک گردش کار، مانند یک فراخوانی تابع در نظر گرفته میشود که میتوان آن را در پیکربندیهای مختلف مجدداً استفاده، تغییر کاربری و ترکیب کرد.
- توسعه سریع: توسعهدهندگان میتوانند با اجزای از پیش ساخته شده شروع کنند و گردش کارها را به سرعت سفارشیسازی نمایند، که باعث صرفهجویی در زمان طراحی سیستم و آزمایش میشود.
- پروفایلسازی و شناسایی گلوگاهها: پروفایلر داخلی امکان ردیابی دقیق مصرف توکن، زمانبندی پاسخها و تأخیرهای پنهان را در سطح جزئی فراهم میکند و به تیمها در بهینهسازی عملکرد سیستم کمک مینماید.
- یکپارچهسازی قابلیت مشاهدهپذیری: AgentIQ با هر پلتفرم مشاهدهپذیری سازگار با OpenTelemetry کار میکند و امکان دستیابی به بینشهای عمیق در مورد نحوه عملکرد هر بخش از گردش کار را فراهم میسازد.
- سیستم ارزیابی: یک مکانیسم ارزیابی سازگار و قوی به تیمها کمک میکند تا صحت هر دو گردش کار تولید مبتنی بر بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) و سرتاسری (E2E) را تأیید و حفظ کنند.
- رابط کاربری: AgentIQ شامل یک رابط کاربری مبتنی بر چت برای تعامل بلادرنگ با عامل، تجسم خروجی و اشکالزدایی گردش کار است.
- سازگاری با MCP: AgentIQ از پروتکل زمینه مدل (MCP) پشتیبانی میکند و گنجاندن ابزارهای میزبانی شده در سرورهای MCP را در فراخوانیهای تابع آسانتر میسازد.
AgentIQ بهتر است به عنوان مکملی برای چارچوبهای موجود توصیف شود تا یک رقیب. هدف آن این نیست که یک چارچوب عاملی دیگر باشد، و همچنین سعی نمیکند ارتباط عامل به عامل را حل کند؛ این موضوع همچنان در حوزه پروتکلهایی مانند HTTP و gRPC باقی میماند. AgentIQ همچنین از جایگزینی پلتفرمهای مشاهدهپذیری خودداری میکند؛ در عوض، قلابها و دادههای تلهمتری را فراهم میکند که میتوانند به هر سیستم نظارتی که تیم ترجیح میدهد، هدایت شوند. این کتابخانه به طور منحصربهفردی گردش کارهای چند عاملی را، حتی زمانی که عمیقاً تودرتو هستند، با استفاده از معماری مبتنی بر فراخوانی تابع، متصل و پروفایل میکند. AgentIQ عاملها و ابزارهای توسعهیافته در اکوسیستمهای مختلف را ترکیب کرده و ارزیابی و نظارت قوی را از دیدگاهی متمرکز امکانپذیر میسازد. AgentIQ همچنین کاملاً اختیاری (opt-in) است؛ کاربران میتوانند بسته به نیاز خود، آن را در هر سطحی، اعم از ابزار، عامل یا کل گردش کار، ادغام کنند.
طراحی AgentIQ در را به روی موارد استفاده متعدد سازمانی باز میکند. به عنوان مثال، یک سیستم پشتیبانی مشتری که با استفاده از LangChain و عاملهای پایتون سفارشی ساخته شده است، اکنون میتواند به طور یکپارچه با ابزارهای تجزیه و تحلیلی که در Llama Index یا Semantic Kernel اجرا میشوند، ادغام شود. توسعهدهندگان میتوانند پروفایلسازی را اجرا کنند تا مشخص شود کدام عامل یا ابزار در گردش کار باعث ایجاد گلوگاه شده یا توکنهای زیادی مصرف میکند و همچنین سازگاری و مرتبط بودن پاسخ سیستم را در طول زمان ارزیابی کنند. نصب AgentIQ ساده است. این کتابخانه از اوبونتو و سایر توزیعهای مبتنی بر لینوکس، از جمله WSL، پشتیبانی میکند و از ابزارهای مدرن مدیریت محیط پایتون استفاده مینماید. پس از کلون کردن مخزن GitHub، کاربران زیرماژولها را مقداردهی اولیه کرده، Git LFS را برای مدیریت مجموعه داده نصب میکنند و با استفاده از `uv` یک محیط مجازی ایجاد میکنند. سپس توسعهدهندگان میتوانند کل کتابخانه AgentIQ و افزونهها را با استفاده از `uv sync –all-groups –all-extras` نصب کنند یا نصب هسته را با `uv sync` انتخاب نمایند. افزونههایی مانند `langchain` یا `profiling` را میتوان در صورت نیاز نصب کرد. نصب با استفاده از دستورات `aiq –help` و `aiq –version` تأیید میشود.
در نتیجه، AgentIQ گام مهمی به سوی سیستمهای عاملی ماژولار، قابل همکاری و قابل مشاهدهپذیر است. این کتابخانه با عمل کردن به عنوان یک لایه یکپارچهساز در میان چارچوبها و منابع داده، تیمهای توسعه را قادر میسازد تا برنامههای کاربردی هوش مصنوعی پیچیدهای بسازند بدون اینکه نگران سازگاری، گلوگاههای عملکردی یا ناسازگاریهای ارزیابی باشند. قابلیتهای پروفایلسازی، سیستم ارزیابی و پشتیبانی از چارچوبهای محبوب، آن را به ابزاری حیاتی در زرادخانه توسعهدهندگان هوش مصنوعی تبدیل میکند. همچنین، رویکرد اختیاری AgentIQ تضمین میکند که تیمها میتوانند کار را کوچک شروع کنند، شاید فقط با پروفایل کردن یک ابزار یا عامل، و با مشاهده ارزش آن، مقیاس را افزایش دهند. با بهروزرسانیهای آتی در نقشه راه، از جمله یکپارچهسازی با NeMo Guardrails، شتابدهی عاملی با همکاری Dynamo و حلقه بازخورد داده، AgentIQ آماده است تا به یک لایه بنیادی در توسعه عاملهای سازمانی تبدیل شود. برای هر تیمی که قصد ساخت، نظارت و بهینهسازی گردش کارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ را دارد، AgentIQ پلی است که ایدهها را به اجرای کارآمد متصل میکند.