NVIDIA Agent Toolkit 正持續擴展,新增連接企業代理程式與公司資料的基礎架構,並提供用於控管代理程式活動的模型與工具。在 2026 年 10 月 21 日的報告中,NVIDIA 說明了該工具在自家供應鏈及企業軟體平台上的部署情況,並將企業資料存取置於這套開源工具包最新擴展的核心。

重點摘要

  • 全新的 Agent Knowledge Foundation 將公司資訊與商業概念連結,讓代理程式能擷取脈絡並支援預測。
  • NVIDIA 指出相關部署涉及 Palantir、Databricks 和 Snowflake,但各平台的實作方式有所不同。
  • NVIDIA 也提及 Amazon OpenSearch Service、SAP 和 ServiceNow 的檢索效能改善;這些成果與個別模型的用途有關,並非整套工具包的整體表現。

目錄

NVIDIA Agent Toolkit 如何新增公司資料功能

核心新增項目是 NVIDIA Agent Knowledge Foundation,結合資料處理函式庫、檢索模型和結構化資料模型。NVIDIA 表示,企業可在保留現有資料存放位置、工作流程及治理控管措施的同時使用這套工具。

新的 Auto-Ontology 函式庫可讓代理程式以商業導向的方式解讀原始資訊。它不會只把紀錄視為彼此孤立的資料點,而是辨識客戶、產品和訂單等概念,並建立彼此的連結。這些脈絡旨在協助代理程式回答商業問題並支援決策。

此基礎架構納入 cuDF、cuGraph、cuML、cuOpt 和 cuVS 等 CUDA-X 函式庫。模型選項包括 Nemotron Retriever 及 Kumo Structured 系列:Kumo Tabular、Kumo Relational、Kumo Time Series 和 Kumo Forecast。

項目詳細內容
NVIDIA OpenShell安全執行環境,讓企業能限制代理程式的存取權限與操作。
NVIDIA NemoClaw 藍圖用於建構符合專業工作的安全代理程式之參考設計。
最新 NemoClaw 最佳化藍圖用於提升代理程式智慧能力的逐步入門架構。

企業部署的現況

NVIDIA 的供應鏈部門正將此基礎架構與 Palantir 的 Foundry、Ontology 和 AIP 搭配使用。NVIDIA 表示,這項實作支援專業代理程式運用專有資訊進行預測及最佳化決策。這是報告中所述的內部部署,而不只是提議中的應用方式。

Databricks 正將其 Genie Ontology 與 NVIDIA Kumo Anomaly 結合,供代理程式運用脈絡資訊。Snowflake 的做法則是在 Snowflake Notebook 環境中部署 Kumo Engine 和 Kumo Relational 模型,讓客戶能在該環境中加入預測功能。

這些案例展現企業採用的不同途徑:NVIDIA 的營運部署、Databricks 的整合,以及透過 Snowflake 筆記本環境提供客戶使用。這些案例不應被視為完全相同的實作,也不能據此認定其成效相當。

檢索成果所能證明的事項

NVIDIA 列出 Nemotron Retriever 的多項成果,並將搜尋與重新排序的改善,和企業代理程式更廣泛的潛力區分開來。NVIDIA 表示,在 Amazon OpenSearch Service 上,嵌入模型提升了相關性,同時減少搜尋步驟,且幾乎沒有增加延遲。

該公司表示,SAP 微調後的重新排序模型速度接近提升三倍。該公司也表示,ServiceNow 在重新排序品質改善的同時,延遲降低近四分之一。報告未提供共同基準,因此無法直接比較這些成果。

Zoom 正在 Zoom AI Services 中使用 Nemotron Retriever,應用於文件理解、搜尋相關性和脈絡擷取。NVIDIA 未為這項部署提供量化的效能成果。

如何控管存取與代理程式改進

這次擴展不僅是提供更多資訊給代理程式。配套元件也涵蓋執行邊界、專業代理程式設計與最佳化,其各自職責概述如下。

NVIDIA 將最新 NemoClaw 最佳化藍圖描述為一套起步架構,旨在隨時間提升代理程式的智慧能力。這是供建置者參考的設計,並不代表每項企業部署都已實現改善。報告也將 NeMo Relay 和 NeMo Compass 列為工具包中的工具與技能,但未詳述其功能。

結論

此次擴展將公司資料解讀、檢索及執行控管納入同一套工具包。最具體的證據是具名的實作案例及模型層級成果;這些案例並不能證明整套代理程式堆疊取得了單一且一致的效能成果。

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