O NVIDIA Agent Toolkit está se expandindo com uma nova base para conectar agentes empresariais aos dados das empresas, além de modelos e ferramentas para controlar sua atividade. Em seu relatório de 21 de outubro de 2026, a NVIDIA descreveu implementações em sua própria cadeia de suprimentos e em plataformas de software empresarial, colocando o acesso a dados corporativos no centro da mais recente expansão do kit de ferramentas de código aberto.
Principais conclusões
- A nova Agent Knowledge Foundation conecta informações da empresa a conceitos empresariais para que os agentes possam recuperar contexto e apoiar previsões.
- A NVIDIA identificou implementações envolvendo Palantir, Databricks e Snowflake, embora as implementações variem de acordo com a plataforma.
- A NVIDIA também mencionou melhorias na recuperação de informações na Amazon OpenSearch Service, SAP e ServiceNow; esses resultados dizem respeito a usos específicos de modelos, não ao kit de ferramentas como um todo.
Índice
- O que o NVIDIA Agent Toolkit acrescenta aos dados corporativos
- Situação das implementações empresariais
- O que os resultados de recuperação de informações demonstram
- Como são controlados o acesso e o aprimoramento dos agentes
- Conclusão
O que o NVIDIA Agent Toolkit acrescenta aos dados corporativos
A principal novidade é a NVIDIA Agent Knowledge Foundation, que combina bibliotecas de processamento de dados com modelos de recuperação de informações e de dados estruturados. Segundo a NVIDIA, as empresas podem utilizá-la mantendo seus locais de armazenamento de dados, fluxos de trabalho e controles de governança existentes.
Sua nova biblioteca Auto-Ontology oferece aos agentes uma interpretação das informações brutas orientada aos negócios. Em vez de tratar os registros apenas como pontos de dados isolados, ela identifica conceitos como clientes, produtos e pedidos e estabelece conexões entre eles. Esse contexto visa ajudar os agentes a responder a perguntas empresariais e apoiar decisões.
A base incorpora bibliotecas CUDA-X, incluindo cuDF, cuGraph, cuML, cuOpt e cuVS. A seleção de modelos inclui Nemotron Retriever e a família Kumo Structured: Kumo Tabular, Kumo Relational, Kumo Time Series e Kumo Forecast.
| Item | Detalhes |
|---|---|
| NVIDIA OpenShell | Ambiente de execução seguro que permite às empresas restringir o acesso e as ações dos agentes. |
| Blueprints NVIDIA NemoClaw | Projetos de referência para criar agentes seguros adaptados a tarefas especializadas. |
| Blueprint de otimização mais recente do NemoClaw | Estrutura inicial, passo a passo, para aprimorar a inteligência dos agentes. |
Situação das implementações empresariais
A área de cadeia de suprimentos da NVIDIA está usando a base com Foundry, Ontology e AIP, da Palantir. Segundo a NVIDIA, essa implementação dá suporte a agentes especializados que trabalham com informações proprietárias para otimização de previsões e decisões. Trata-se de uma implementação interna descrita no relatório, e não apenas de uma aplicação proposta.
A Databricks está combinando sua Genie Ontology com o NVIDIA Kumo Anomaly para agentes que utilizam informações contextuais. A abordagem da Snowflake incorpora os modelos Kumo Engine e Kumo Relational a ambientes do Snowflake Notebook, permitindo que os clientes adicionem funções preditivas nesse ambiente.
Esses exemplos mostram diferentes caminhos para o uso empresarial: uma implementação operacional na NVIDIA, uma integração da Databricks e acesso voltado aos clientes por meio do ambiente de notebooks da Snowflake. Eles não devem ser interpretados como implementações idênticas nem como evidência de resultados equivalentes.
O que os resultados de recuperação de informações demonstram
A NVIDIA citou vários resultados do Nemotron Retriever, distinguindo melhorias em busca e reordenação de resultados da promessa mais ampla dos agentes empresariais. Na Amazon OpenSearch Service, o modelo de incorporação melhorou a relevância e reduziu as etapas de busca, com latência adicional praticamente nula, segundo a NVIDIA.
A empresa afirmou que o reranqueador ajustado da SAP operou quase três vezes mais rápido. Também disse que a ServiceNow melhorou a qualidade da reordenação de resultados enquanto reduziu a latência em quase um quarto. O relatório não apresenta um parâmetro comum que permita comparar diretamente esses resultados.
A Zoom está usando o Nemotron Retriever para compreensão de documentos, relevância de busca e recuperação de contexto nos Zoom AI Services. A NVIDIA não associou a essa implementação nenhum resultado de desempenho quantificado.
Como são controlados o acesso e o aprimoramento dos agentes
A expansão não se limita a fornecer mais informações aos agentes. Os componentes que a acompanham abordam limites de execução, projeto de agentes especializados e otimização, com responsabilidades distintas resumidas abaixo.
A NVIDIA descreve o blueprint de otimização mais recente do NemoClaw como um ponto de partida para aprimorar a inteligência dos agentes ao longo do tempo. Trata-se de um projeto de referência para desenvolvedores, não de evidência de que todas as implementações empresariais já tenham alcançado melhorias. O relatório também lista NeMo Relay e NeMo Compass entre as ferramentas e habilidades do kit, sem detalhar suas funções.
Conclusão
A expansão reúne interpretação de dados corporativos, recuperação de informações e controles de execução no mesmo kit de ferramentas. As evidências concretas mais fortes são as implementações identificadas e os resultados específicos dos modelos; esses exemplos não demonstram um resultado de desempenho único para toda a pilha de agentes.
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