NVIDIA Agent Toolkit กำลังขยายขีดความสามารถด้วยรากฐานใหม่สำหรับเชื่อมต่อเอเจนต์ขององค์กรกับข้อมูลของบริษัท ควบคู่ไปกับโมเดลและเครื่องมือสำหรับควบคุมกิจกรรมของเอเจนต์ ในรายงานวันที่ 21 ตุลาคม 2026 NVIDIA กล่าวถึงการนำไปใช้ในห่วงโซ่อุปทานของบริษัทเองและแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร โดยให้ความสำคัญกับการเข้าถึงข้อมูลธุรกิจในการขยายชุดเครื่องมือโอเพนซอร์สครั้งล่าสุด
ประเด็นสำคัญ
- Agent Knowledge Foundation ใหม่เชื่อมโยงข้อมูลของบริษัทเข้ากับแนวคิดทางธุรกิจ เพื่อให้เอเจนต์เรียกค้นบริบทและสนับสนุนการคาดการณ์ได้
- NVIDIA ระบุถึงการนำไปใช้ที่เกี่ยวข้องกับ Palantir, Databricks และ Snowflake แม้ว่ารูปแบบการใช้งานจะแตกต่างกันไปในแต่ละแพลตฟอร์ม
- NVIDIA ยังกล่าวถึงการปรับปรุงการเรียกค้นข้อมูลที่ Amazon OpenSearch Service, SAP และ ServiceNow โดยผลลัพธ์เหล่านั้นเกี่ยวข้องกับการใช้โมเดลแต่ละรายการ ไม่ใช่ชุดเครื่องมือทั้งหมด
สารบัญ
- NVIDIA Agent Toolkit เพิ่มอะไรให้กับข้อมูลบริษัท
- สถานะการนำไปใช้ในองค์กร
- ผลลัพธ์ด้านการเรียกค้นข้อมูลยืนยันอะไร
- การควบคุมการเข้าถึงและการปรับปรุงเอเจนต์
- บทสรุป
NVIDIA Agent Toolkit เพิ่มอะไรให้กับข้อมูลบริษัท
ส่วนเพิ่มเติมหลักคือ NVIDIA Agent Knowledge Foundation ซึ่งผสานไลบรารีประมวลผลข้อมูลเข้ากับโมเดลสำหรับการเรียกค้นและข้อมูลแบบมีโครงสร้าง NVIDIA ระบุว่าบริษัทต่าง ๆ สามารถใช้ระบบนี้ได้โดยยังคงใช้ตำแหน่งจัดเก็บข้อมูล เวิร์กโฟลว์ และกลไกกำกับดูแลที่มีอยู่เดิม
ไลบรารี Auto-Ontology ใหม่ช่วยให้เอเจนต์ตีความข้อมูลดิบในมุมมองที่เน้นธุรกิจ แทนที่จะมองระเบียนเป็นเพียงจุดข้อมูลแยกจากกัน ระบบจะระบุแนวคิดต่าง ๆ เช่น ลูกค้า ผลิตภัณฑ์ และคำสั่งซื้อ พร้อมสร้างความเชื่อมโยงระหว่างกัน บริบทดังกล่าวมีจุดประสงค์เพื่อช่วยให้เอเจนต์ตอบคำถามทางธุรกิจและสนับสนุนการตัดสินใจ
รากฐานนี้ประกอบด้วยไลบรารี CUDA-X ได้แก่ cuDF, cuGraph, cuML, cuOpt และ cuVS ส่วนโมเดลที่มีให้เลือกประกอบด้วย Nemotron Retriever และตระกูล Kumo Structured ได้แก่ Kumo Tabular, Kumo Relational, Kumo Time Series และ Kumo Forecast
| รายการ | รายละเอียด |
|---|---|
| NVIDIA OpenShell | สภาพแวดล้อมรันไทม์ที่ปลอดภัย ซึ่งช่วยให้องค์กรจำกัดการเข้าถึงและการดำเนินการของเอเจนต์ได้ |
| พิมพ์เขียว NVIDIA NemoClaw | แบบอ้างอิงสำหรับสร้างเอเจนต์ที่ปลอดภัยและปรับให้เหมาะกับงานเฉพาะทาง |
| พิมพ์เขียวเพิ่มประสิทธิภาพ NemoClaw รุ่นล่าสุด | กรอบเริ่มต้นแบบทีละขั้นตอนสำหรับปรับปรุงความฉลาดของเอเจนต์ |
สถานะการนำไปใช้ในองค์กร
หน่วยงานห่วงโซ่อุปทานของ NVIDIA กำลังใช้รากฐานนี้ร่วมกับ Foundry, Ontology และ AIP ของ Palantir ตามที่ NVIDIA ระบุ การใช้งานดังกล่าวสนับสนุนเอเจนต์เฉพาะทางที่ทำงานกับข้อมูลกรรมสิทธิ์เพื่อการคาดการณ์และการปรับปรุงการตัดสินใจ นี่คือการใช้งานภายในที่กล่าวถึงในรายงาน ไม่ใช่เพียงแอปพลิเคชันที่เสนอไว้
Databricks กำลังผสาน Genie Ontology เข้ากับ NVIDIA Kumo Anomaly สำหรับเอเจนต์ที่ใช้ข้อมูลบริบท ส่วนแนวทางของ Snowflake นำโมเดล Kumo Engine และ Kumo Relational มาใช้ภายในสภาพแวดล้อม Snowflake Notebook เพื่อให้ลูกค้าเพิ่มฟังก์ชันการคาดการณ์ได้ในสภาพแวดล้อมดังกล่าว
ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นแนวทางที่แตกต่างกันในการนำไปใช้ในองค์กร ได้แก่ การใช้งานจริงใน NVIDIA การผสานระบบกับ Databricks และการให้ลูกค้าเข้าถึงผ่านสภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊กของ Snowflake จึงไม่ควรตีความว่าทั้งหมดเป็นการใช้งานรูปแบบเดียวกัน หรือเป็นหลักฐานว่ามีผลลัพธ์เทียบเท่ากัน
ผลลัพธ์ด้านการเรียกค้นข้อมูลยืนยันอะไร
NVIDIA อ้างถึงผลลัพธ์หลายรายการของ Nemotron Retriever โดยแยกการปรับปรุงด้านการค้นหาและการจัดอันดับใหม่ออกจากคำกล่าวอ้างที่กว้างกว่าเกี่ยวกับเอเจนต์องค์กร ตามข้อมูลของ NVIDIA ที่ Amazon OpenSearch Service โมเดลการฝังเวกเตอร์ช่วยเพิ่มความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ พร้อมลดขั้นตอนการค้นหา โดยแทบไม่เพิ่มเวลาแฝง
บริษัทระบุว่าโมเดลจัดอันดับใหม่ที่ปรับแต่งเฉพาะของ SAP ทำงานได้เร็วขึ้นเกือบสามเท่า และยังระบุว่า ServiceNow ปรับปรุงคุณภาพการจัดอันดับใหม่พร้อมลดเวลาแฝงลงเกือบหนึ่งในสี่ รายงานไม่ได้ให้เกณฑ์มาตรฐานร่วมกันที่จะทำให้เปรียบเทียบผลลัพธ์เหล่านี้ได้โดยตรง
Zoom กำลังใช้ Nemotron Retriever เพื่อทำความเข้าใจเอกสาร ปรับปรุงความเกี่ยวข้องของผลการค้นหา และเรียกคืนบริบทใน Zoom AI Services โดย NVIDIA ไม่ได้ระบุผลการดำเนินงานที่วัดเป็นตัวเลขสำหรับการใช้งานนี้
การควบคุมการเข้าถึงและการปรับปรุงเอเจนต์
การขยายขีดความสามารถไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการจัดหาข้อมูลเพิ่มเติมให้เอเจนต์ ส่วนประกอบที่มาพร้อมกันยังครอบคลุมขอบเขตการทำงาน การออกแบบเอเจนต์เฉพาะทาง และการเพิ่มประสิทธิภาพ โดยมีหน้าที่แตกต่างกันดังสรุปด้านล่าง
NVIDIA อธิบายว่าพิมพ์เขียวเพิ่มประสิทธิภาพ NemoClaw รุ่นล่าสุดเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับปรับปรุงความฉลาดของเอเจนต์เมื่อเวลาผ่านไป นี่คือแบบอ้างอิงสำหรับนักพัฒนา ไม่ใช่หลักฐานว่าการนำไปใช้ในองค์กรทุกแห่งได้ปรับปรุงประสิทธิภาพแล้ว รายงานยังระบุ NeMo Relay และ NeMo Compass ไว้ในบรรดาเครื่องมือและทักษะของชุดเครื่องมือ โดยไม่ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับบทบาทของทั้งสองรายการ
บทสรุป
การขยายครั้งนี้นำการตีความข้อมูลบริษัท การเรียกค้นข้อมูล และการควบคุมการทำงานมารวมไว้ในชุดเครื่องมือเดียวกัน หลักฐานที่เป็นรูปธรรมที่สุดคือรายการการนำไปใช้ที่ระบุชื่อและผลลัพธ์ระดับโมเดล ตัวอย่างเหล่านี้ไม่ได้ยืนยันผลลัพธ์ด้านประสิทธิภาพแบบใดแบบหนึ่งสำหรับชุดเอเจนต์ทั้งหมด
อ่านข่าวเพิ่มเติม
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
บทความ FinanceVelix นี้ให้ข้อมูลทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำด้านการเงิน การลงทุน กฎหมาย หรือภาษีที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล ราคาตลาด อัตราดอกเบี้ย และภาวะเศรษฐกิจอาจเปลี่ยนแปลงได้ การลงทุนมีความเสี่ยงที่จะขาดทุน ข้อเท็จจริงสะท้อนข้อมูลที่มีอยู่ ณ เวลาที่เผยแพร่และอาจเปลี่ยนแปลงได้ โปรดตรวจสอบข้อมูลสำคัญด้วยตนเอง และปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเมื่อจำเป็น การกล่าวถึงสินทรัพย์ บริษัท หรือบริการใด ๆ ไม่ถือเป็นการรับรอง
