Nvidia发布开源工具组件AgentIQ Toolkit，让开发者在现有架构快速集成多个人工智能代理，并加速跨框架的代理系统开发与部署。该工具组件特别针对当前人工智能应用日渐模块化、协作化的趋势设计，通过将每个代理、工具与工作流程抽象为函数调用，让开发者得以重用既有资源，灵活组合应用场景，而不需重新构建原有技术堆栈。

Nvidia强调AgentIQ无关框架的特性，可与包括LangChain、LlamaIndex、Crew.ai、Microsoft Semantic Kernel等市面上常见的代理框架并行运行，也能纳入企业自建的Python代理模块。AgentIQ的出现并非要取代现有框架，而是以互补的方式切入，提供更完整的集成、观测与性能分析机制。对已开始导入代理技术的企业而言，AgentIQ可成为具弹性的基础设施选项，依项目规模与需求决定导入层级。

技术上，AgentIQ核心组件之一是内置的Profiler工具，能精细地遥测记录每个代理与工具的输入、输出Token数、推理延迟与回应时间，并进一步识别性能瓶颈，例如当特定代理在RAG检索阶段调用特定语言模型延迟过高，Profiler可协助找出问题点，评估是否需更换模型或调整提示词设计。此外，AgentIQ也支持与OpenTelemetry兼容的观测平台集成，方便系统管理人员即时监控与调试整体流程。

AgentIQ提供一套可重用的代理与工作流程范例，开发者可直接通过Nvidia AI Blueprint开发RAG流程、数字人类沟通界面（Digital Human Communication Interface）或研究型代理应用。AgentIQ同时也兼容于MCP（Model Context Protocol），可将经MCP Server提供的工具视为AgentIQ函数，进一步扩展工具使用范畴。

AgentIQ内置完整的评估机制，可针对RAG或端对端系统进行一致性测试，并快速评估工具或模型替换对整体结果的影响。这对于部署在企业环境中的多阶段代理流程尤为重要，有助于持续改善回答品质与系统稳定性。

目前AgentIQ已在GitHub开源发布，开发者可通过pip快速安装，也可在本机构建Python环境进行测试。Nvidia预计还会在今年陆续添加多项功能，包括支持软件工程场景的完整用例、NeMo Guardrails集成、与Dynamo合作的系统层级加速，以及数据反馈与强化机制等。