Los agentes de IA están revolucionando la fuerza laboral digital al transformar las operaciones comerciales, automatizar tareas complejas y desbloquear nuevas eficiencias. Con la capacidad de colaborar, estos agentes ahora pueden trabajar juntos para abordar problemas complejos e impulsar un impacto aún mayor.
El kit de herramientas NVIDIA NeMo Agent es una biblioteca de código abierto que simplifica la integración de agentes, independientemente del framework en el que se basen. Este kit de herramientas permite a los desarrolladores crear un entorno unificado donde se pueden combinar y reutilizar fácilmente diferentes fuentes de datos y herramientas. La interfaz de usuario y la integración del entorno de desarrollo integrado (IDE) proporciona una interfaz fácil de usar para los desarrolladores, lo que facilita la administración y la implementación de agentes.
Nota: El kit de herramientas NVIDIA Agent Intelligence (AIQ) se ha renombrado recientemente como kit de herramientas NVIDIA NeMo Agent. Las tecnologías principales, el rendimiento y la hoja de ruta permanecen sin cambios.
En este video, lo guiamos a través de cómo usar la biblioteca de código abierto para crear agentes de IA personalizados que puedan razonar sobre problemas complejos y extraer información de múltiples fuentes.
Aprenderá los pasos para crear agentes de IA personalizados con el kit de herramientas, que incluyen:
- Configuración del proyecto con la utilidad de scaffolding: Para empezar a utilizar el kit de herramientas NVIDIA NeMo Agent, puede utilizar el comando workflow create para generar un scaffolding del proyecto. Este comando proporciona un archivo pyproject.toml que especifica todas las piezas que serán complementos, junto con un archivo config.yaml que define los componentes de su agente. El kit de herramientas proporciona formas flexibles de alojar el agente, incluso como un servidor MCP y un microservicio FastAPI. Este video muestra el uso de la opción FastAPI, que le permite realizar solicitudes POST para invocar al agente. Este microservicio se puede configurar para usar un modelo específico de LLM e incrustación, que son cruciales para las herramientas RAG.
- Creación de un agente multi-RAG: consulte el proceso de creación de un agente multi-RAG, que es un agente que puede acceder a varios RAG para razonar sobre problemas y extraer la información necesaria. Los RAG son herramientas que se pueden alojar de forma local o remota, y se definen en la sección de funciones del archivo config.yaml. Por ejemplo, el video muestra la creación de RAG para el código de vestimenta, la nómina y las políticas de PTO. Estos RAG se implementan utilizando el mismo complemento subyacente pero con diferentes parámetros, lo que muestra la flexibilidad del kit de herramientas.
- Creación de instancias y configuración de un agente ReAct: para implementar un agente personalizado, el vídeo recorre las importaciones y configuraciones necesarias. El agente recibe una lista de herramientas, un cliente LLM y un mensaje. El cliente LLM se comunica con un LLM remoto y el mensaje se utiliza para guiar las respuestas del agente. Luego, el ejecutor del agente se configura para administrar las interacciones del agente, incluido el manejo del historial de chat y los mensajes recientes. Esta configuración garantiza que el agente pueda utilizar eficazmente las herramientas RAG para proporcionar respuestas precisas y sensibles al contexto.
- Configuración de un microservicio FastAPI: El paso final del proceso es configurar un microservicio FastAPI. Este microservicio actúa como el principal punto de entrada para invocar al agente. El archivo de configuración se actualiza para que coincida con la nueva función definida como punto de entrada y se utiliza la utilidad de línea de comandos de componentes de información del kit de herramientas para garantizar que los parámetros necesarios se especifiquen correctamente. A continuación, se activa el microservicio y el agente está listo para responder a las consultas de los usuarios llamando a las herramientas RAG.
Comienza a usar el kit de herramientas NVIDIA NeMo Agent viendo este nuevo video instructivo o descargándolo en GitHub.