NVIDIA は、Claude Code、Codex、LangChain などのエージェント・ハネスに、エンタープライズレベルの深層研究機能を統合するためのオープンソース・スキル「AI-Q」を提供開始しました。これにより、開発者は複雑なデータ統合や出力評価を手作業で行う必要がなくなり、エージェントは研究タスクを AI-Q サーバーへ委譲し、出典明記された構造化レポートを受信できるようになります。 AI-Q スキルは、AI-Q サーバーへのタスク送信、結果のポーリング、レポート取得を自動化するヘルパー・スクリプトと、使用方法を定義した SKILL.md ファイルで構成されています。これにより、多文書要約や長期的分析などの複雑な研究を、ハネスが再構築することなく実行可能です。また、新しいリリースでは MCP（Model Context Protocol）サーバーとの統合が強化され、認証済みデータソースから安全に情報を取得する機能が追加されました。これにより、医療や金融、政府機関など、データ主権が厳格な業界でも、生データが管理環境の外に出るリスクを避けつつ、正確な調査結果をエージェントに提供できます。 AI-Q のアーキテクチャは、データが配置される場所、つまりオンプレミスやプライベートクラウドのコンテナ環境での実行を前提としています。これにより、データは内部に留まり、AI-Q が取り込み・統合・要約を行い、引用付きの報告書のみが外部に送信されます。さらに、NVIDIA Nemotron のオープンモデルや、クラウド上の最先端モデルを柔軟に選択可能で、コストやコンプライアンス要件に応じて使い分けられます。パイプラインには監査機能も組み込まれており、NeMo Agent Toolkit による OpenTelemetry 追跡と出典アトリビューションにより、どの情報がどのように使用されたかを明確に記録します。 このソリューションは、研究に特化したバックエンドとして設計されており、汎用エージェントがその場で研究パイプラインを構築する際の不一致や不確実性を解消します。各クエリは意図分類、深化調査、評価の 4 つの工程を経て処理され、ベンチマークを用いた品質保証が行われます。AI-Q は現在、Dell AI ファクトリ上で検証されており、金融、公共部門、製造業など規制の厳しい業界向けの生産環境対応アーキテクチャとして提供されています。これにより、開発者はより安全で信頼性の高い研究支援機能を即座に自社のエージェントシステムに組み込むことが可能になりました。