Con l’aumento dell’adozione di architetture agentiche da parte delle imprese per realizzare sistemi intelligenti in grado di svolgere compiti complessi, sta emergendo una sfida cruciale, rappresentata dalla mancanza di interoperabilità tra framework, scarsa osservabilità, difficoltà nel profilare le prestazioni e nell’effettuare valutazioni sistematiche dei workflow.

Le aziende costruiscono questi sistemi con strumenti differenti, ma finiscono spesso intrappolate in ecosistemi chiusi, con difficoltà a riutilizzare agenti e tool in altri contesti o a scalarli. Il debug di questi workflow diventa inoltre laborioso, con in più l’assenza di standard condivisi che frena l’agilità nello sviluppo e nella messa in produzione di soluzioni IA avanzate.

Per risolvere queste criticità, NVIDIA ha presentato AgentIQ, una libreria Python progettata per unificare i workflow agentici senza sostituire gli strumenti esistenti ma potenziandoli. AgentIQ porta al centro del design dei sistemi IA tre concetti fondamentali: componibilità, osservabilità e riutilizzabilità. Ogni agente, tool o intero flusso viene trattato come una chiamata di funzione, il che consente agli sviluppatori di mescolare componenti di framework diversi con un overhead minimo.

Le caratteristiche principali di AgentIQ sono:

  • Compatibilità multipiattaforma: AgentIQ è agnostico rispetto ai framework e può integrarsi con LangChain, Llama Index, Microsoft Semantic Kernel, Crew.ai o anche agenti personalizzati in Python. In questo modo, i team possono continuare a usare gli strumenti già adottati, evitando migrazioni complesse
  • Componibilità e riuso: Ogni elemento è una funzione riutilizzabile. Agenti, tool e interi workflow possono quindi essere combinati, adattati e riusati in diversi contesti progettuali, riducendo tempi e costi di sviluppo
  • Profilazione dettagliata: Il profiler integrato consente di monitorare in modo preciso l’uso dei token, i tempi di risposta e le latenze nascoste. È possibile così individuare facilmente i colli di bottiglia, ottimizzando le prestazioni del sistema
  • Osservabilità avanzata: AgentIQ è compatibile con qualsiasi piattaforma osservabile basata su OpenTelemetry, fornendo telemetria dettagliata che può essere convogliata nei sistemi di monitoraggio già utilizzati dalle aziende
  • Valutazione robusta: Include un sistema di valutazione uniforme, utile sia per workflow RAG (Retrieval-Augmented Generation) che E2E (End-to-End). Le imprese possono così misurare consistenza, accuratezza e affidabilità delle risposte nel tempo
  • Compatibilità MCP: Supporta il Model Context Protocol, facilitando l’integrazione di strumenti ospitati su server MCP come normali chiamate di funzione

Un ponte tra strumenti e framework

AgentIQ non vuole essere l’ennesimo framework agentico, né pretende di gestire la comunicazione tra agenti (lasciata a protocolli come HTTP o gRPC). Non sostituisce nemmeno le piattaforme di osservabilità, ma fornisce i ganci e i dati di telemetria necessari per alimentarle. Il suo vero valore sta nel rendere possibile il collegamento e la profilazione di workflow multi-agente grazie a un’architettura basata su chiamate di funzione.

AgentiQ Nvidia

Inoltre, AgentIQ può essere adottato gradualmente. I team possono infatti iniziare profilando un solo tool o agente e scalare l’integrazione solo quando percepiscono un beneficio tangibile. L’installazione è semplice (supporta Ubuntu e distribuzioni Linux incluso WSL) e può essere gestita tramite uv, l’ambiente moderno per la gestione dei pacchetti Python. Sono disponibili plugin aggiuntivi per l’integrazione con LangChain e per funzionalità di profiling avanzato.

Impatti e prospettive future

Le potenzialità di AgentIQ per le aziende sono numerose e importanti. Ad esempio, un sistema di supporto clienti costruito con LangChain e agenti Python può integrarsi senza soluzione di continuità con strumenti analitici basati su Semantic Kernel o Llama Index. I team possono così analizzare le performance, identificare inefficienze, migliorare la consistenza delle risposte e mantenere sotto controllo l’uso delle risorse.

Grazie a queste funzionalità, e con l’integrazione futura di NeMo Guardrails, collaborazioni con Dynamo per l’accelerazione agentica e un ciclo di feedback sui dati, AgentIQ è destinata secondo NVIDIA a diventare una colonna portante per l’AI enterprise.

(Immagine di apertura: Shutterstock)