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NVIDIA は、AI エージェントのチームを接続および最適化することで AI アプリケーションの作成を容易にするように設計されたオープンソース ライブラリである AgentIQ を導入しました。この革新的なツールは、アプリ開発に関するチュートリアルを提供し、LangGraph と推論モデルを利用してテスト時の計算を強化するテスト駆動型コーディング エージェントによる AI コード生成を紹介しています。

スケーリングの法則は、特に事前トレーニング、事後トレーニング、推論の領域で、よりスマートな AI システムを推進しています。言語モデルの大規模な事前トレーニングは素晴らしい結果をもたらしますが、課題はこれらのモデルをさらにスケーリングすることです。Deepseek-R1 で採用されているような自律型 AI エージェントとテスト時の計算方法は、コーディングなどの複雑なタスクに不可欠な事後トレーニングと推論計算のスケーリングにおいて大きな進歩を遂げています。

AgentIQ は、これらの新しいスケーリング方法の採用を簡素化し、組織が AI エージェント アプリケーションをより効果的に設計、テスト、展開、最適化できるようにします。このプラットフォームは、AI コード生成ワークフローを強化することを目的としており、通常はチャット インターフェイスに限定され、現実世界との統合が欠如している大規模言語モデル (LLM) とは対照的です。一方、AI エージェントは、ツール、メモリ、および計画を通じて環境と対話し、ファイル編集やコード実行などのタスクを実行することで、具体的な目標を達成するように設計されています。

AI エージェントまたはマルチエージェント システムを構築するには、柔軟性と構造のバランスが必要です。 AgentIQ は、フロー エンジニアリングを通じて中間点を提供します。フロー エンジニアリングでは、エージェントまたはツールが各状態内で実行する状態と遷移が定義されます。推論モデルと検索方法は推論時間の計算に不可欠であり、DeepSeek-r1 などのモデルは、出力を提供する前に推論パスの探索にさらに時間を費やします。

AgentIQ は、評価、展開、最適化などの一般的な開発課題に対処します。包括的なエージェント フレームワーク エコシステム、プロジェクト互換性のための共通仕様、迅速なワークフロー開発のための評価ハーネス、組み込みの展開オプション、ボトルネックを特定してパフォーマンスを向上させる最適化機能を提供します。監視とデバッグ用の可観測性ツールも統合されています。

ツールキットのセットアップには、NVIDIA GPU、AgentIQ ツールキット、および LangGraph フレームワークが必要です。開発者は、AI エージェントと推論モデルの統合を通じてコード生成エージェントを作成する手順を案内されます。これには、プロジェクトのスキャフォールドの設定、コード生成機能の実装、ワークフローの実行が含まれます。AgentIQ の CLI 機能により、ワークフローの実行、サーバーの起動、評価が容易になります。

結論として、AgentIQ はエージェント システムの開発を合理化し、より広範なエコシステムと互換性があり、最高のパフォーマンスが得られるように最適化されたツールキットを提供します。NVIDIA は、さまざまなモデル、フレームワーク、およびツールをオーケストレーションすることで、複雑な現実世界のタスクに取り組む能力を強化しています。