技术上，AgentIQ核心组件之一是内建的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，并进一步辨识效能瓶颈，例如当特定代理在RAG检索阶段呼叫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也支援与OpenTelemetry相容的观测平台整合，方便系统管理人员即时监控与除错整体流程。
AgentIQ提供一套可重用的代理与工作流程范例，开发者可直接透过Nvidia AI Blueprint开发RAG流程、数位人类沟通介面（Digital Human Communication Interface）或研究型代理应用。AgentIQ同时也相容于MCP（Model Context Protocol），可将经MCP Server提供的工具视为AgentIQ函式，进一步扩展工具使用范畴。
AgentIQ内建完整的评估机制，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开源释出，开发者可透过pip快速安装，也可在本机建置Python环境进行测试。Nvidia预计还会在今年陆续新增多项功能，包括支援软体工程场景的完整用例、NeMo Guardrails整合、与Dynamo合作的系统层级加速，以及资料回馈与强化机制等。