NVIDIA AI-Q Blueprint

NVIDIA AI-Q Blueprint 是 NVIDIA 官方 AI Blueprint 系列中的企业级研究智能体项目，基于 NeMo Agent Toolkit 和 LangGraph 状态机架构构建。系统通过 Orchestration Node 实现意图分类与自动路由：简单问题走浅层研究路径（有界、快速、工具增强），复杂问题进入深度研究路径（多步规划、迭代检索、长格式报告生成），所有输出均附带可溯源引用。

工作流通过 YAML 配置文件驱动，可零代码调整 Agent 组合、工具选择和模型搭配。默认模型组合为 Nemotron 3 Nano 30B + GPT-OSS 120B，也可切换为 GPT-5.2 等前沿模型。数据源支持 Tavily Web 搜索、Google Scholar 学术搜索、Exa 以及 LlamaIndex 知识层或外部 Foundational RAG 服务。

系统内置 Deep Research Bench（RACE + FACT 评估）和 FreshQA 时效性事实评估基准，支持持续衡量 Agent 输出质量。提供 CLI、Web UI（FastAPI + React）、Docker Compose 和 Helm Chart（Kubernetes）多种运行与部署方式，并可选集成 Phoenix Tracing 进行执行链路追踪。采用 uv workspace monorepo 结构管理，通过 nat.plugins entry-points 注册各 Agent 组件。

Agent 拓扑结构：

Orchestration Node
├── Meta Response（问候、能力说明）
├── Shallow Researcher（有界、快速、工具增强）
├── Deep Researcher（多阶段：规划 → 迭代检索 → 引用管理 → 报告生成）
└── Clarifier（澄清器）

环境要求： Python ≥3.11, <3.14；Node.js 22+（仅 Web UI）；包管理器 uv（推荐）或 pip。

关键环境变量：

• NVIDIA_API_KEY（必填）：NVIDIA NIM API 推理
• TAVILY_API_KEY（可选）：Tavily Web 搜索
• SERPER_API_KEY（可选）：Google Scholar 学术搜索
• OPENAI_API_KEY（可选）：仅 config_frontier_models.yml 使用

核心配置文件：

• config_cli_default.yml：CLI 默认，Nemotron 3 Nano 30B + GPT-OSS 120B
• config_web_default_llamaindex.yml：Web 默认，含 LlamaIndex 知识检索
• config_web_frag.yml：Helm 默认，含 Foundational RAG
• config_frontier_models.yml：混合前沿模型，GPT-5.2 编排/规划