NVIDIA Agent Toolkit se extinde printr-o nouă fundație pentru conectarea agenților din întreprinderi la datele companiei, alături de modele și instrumente pentru controlul activității acestora. În raportul său din 21 octombrie 2026, NVIDIA a descris implementări în cadrul propriului lanț de aprovizionare și pe platforme software pentru întreprinderi, plasând accesul la datele de business în centrul celei mai recente extinderi a setului de instrumente open-source.

Principalele concluzii

  • Noul Agent Knowledge Foundation conectează informațiile companiei cu conceptele de business, astfel încât agenții să poată prelua context și să susțină previziuni.
  • NVIDIA a identificat implementări care implică Palantir, Databricks și Snowflake, deși acestea diferă în funcție de platformă.
  • NVIDIA a menționat, de asemenea, îmbunătățiri ale procesului de recuperare a informațiilor la Amazon OpenSearch Service, SAP și ServiceNow; aceste rezultate privesc utilizări individuale ale modelelor, nu setul de instrumente în ansamblu.

Cuprins

Ce adaugă NVIDIA Agent Toolkit pentru datele companiei

Elementul central adăugat este NVIDIA Agent Knowledge Foundation, care combină biblioteci de procesare a datelor cu modele de recuperare a informațiilor și de date structurate. NVIDIA afirmă că întreprinderile îl pot utiliza păstrându-și locațiile existente ale datelor, fluxurile de lucru și controalele de guvernanță.

Noua sa bibliotecă Auto-Ontology oferă agenților o interpretare a informațiilor brute orientată spre business. În loc să trateze înregistrările doar ca puncte de date izolate, aceasta identifică concepte precum clienți, produse și comenzi și stabilește conexiuni între ele. Se urmărește ca acest context să-i ajute pe agenți să răspundă la întrebări de business și să susțină deciziile.

Fundația încorporează biblioteci CUDA-X, inclusiv cuDF, cuGraph, cuML, cuOpt și cuVS. Selecția de modele include Nemotron Retriever și familia Kumo Structured: Kumo Tabular, Kumo Relational, Kumo Time Series și Kumo Forecast.

ElementDetalii
NVIDIA OpenShellUn mediu de execuție securizat care permite întreprinderilor să limiteze accesul și acțiunile agenților.
Planuri NVIDIA NemoClawProiecte de referință pentru construirea unor agenți securizați, adaptați activităților specializate.
Cel mai nou plan de optimizare NemoClawUn cadru inițial, cu pași succesivi, pentru îmbunătățirea inteligenței agenților.

Stadiul implementărilor în întreprinderi

Organizația NVIDIA responsabilă de lanțul de aprovizionare utilizează fundația împreună cu Foundry, Ontology și AIP de la Palantir. Potrivit NVIDIA, această implementare susține agenți specializați care lucrează cu informații proprietare pentru previziuni și optimizarea deciziilor. Este o implementare internă descrisă în raport, nu doar o aplicație propusă.

Databricks combină Genie Ontology cu NVIDIA Kumo Anomaly pentru agenți care utilizează informații contextuale. Abordarea Snowflake integrează modelele Kumo Engine și Kumo Relational în mediile Snowflake Notebook, permițând clienților să adauge acolo funcții predictive.

Aceste exemple ilustrează diferite căi către utilizarea în întreprinderi: o implementare operațională la NVIDIA, o integrare Databricks și accesul clienților prin mediul Notebook de la Snowflake. Ele nu trebuie interpretate ca implementări identice sau ca dovezi ale unor rezultate echivalente.

Ce demonstrează rezultatele privind recuperarea informațiilor

NVIDIA a menționat mai multe rezultate pentru Nemotron Retriever, separând îmbunătățirile de căutare și rerangare de promisiunea mai amplă a agenților pentru întreprinderi. La Amazon OpenSearch Service, modelul de embedding a îmbunătățit relevanța și a redus numărul de pași de căutare, cu o latență suplimentară practic inexistentă, potrivit NVIDIA.

Compania a declarat că modelul de rerangare ajustat fin al SAP a funcționat de aproape trei ori mai rapid. A mai afirmat că ServiceNow a îmbunătățit calitatea rerangării, reducând totodată latența cu aproape un sfert. Raportul nu oferă un etalon comun care să permită compararea directă a acestor rezultate.

Zoom utilizează Nemotron Retriever pentru înțelegerea documentelor, relevanța căutării și recuperarea contextului în Zoom AI Services. NVIDIA nu a asociat acestei implementări un rezultat cuantificat privind performanța.

Cum sunt controlate accesul și îmbunătățirea agenților

Extinderea nu se limitează la furnizarea unui volum mai mare de informații agenților. Componentele care o însoțesc abordează limitele de execuție, proiectarea agenților specializați și optimizarea, cu responsabilități distincte rezumate mai jos.

NVIDIA prezintă cel mai nou plan de optimizare NemoClaw ca punct de pornire pentru îmbunătățirea în timp a inteligenței agenților. Este un proiect de referință destinat dezvoltatorilor, nu o dovadă că fiecare implementare dintr-o întreprindere a obținut deja o îmbunătățire. Raportul enumeră și NeMo Relay și NeMo Compass printre instrumentele și competențele setului de instrumente, fără a detalia rolurile acestora.

Concluzie

Extinderea reunește în același set de instrumente interpretarea datelor companiei, recuperarea informațiilor și controalele de execuție. Cele mai solide dovezi concrete sunt implementările nominalizate și rezultatele la nivel de model; aceste exemple nu demonstrează un rezultat unic privind performanța întregului ansamblu de agenți.

Citiți mai multe știri

Mai multe știri FinanceVelix

Declinarea responsabilității

Acest articol FinanceVelix oferă informații generale, nu consultanță financiară, de investiții, juridică sau fiscală personalizată. Prețurile de piață, ratele dobânzilor și condițiile economice se pot schimba; investițiile implică riscul de pierdere. Informațiile reflectă materialele disponibile la momentul publicării și se pot modifica. Verificați independent informațiile importante și consultați un profesionist calificat atunci când este necesar. Menționarea unui activ, a unei companii sau a unui serviciu nu reprezintă o recomandare.