NVIDIA Agent Toolkit 正在扩展，新增了一个基础层，用于将企业智能体连接到公司数据，同时提供用于控制其活动的模型和工具。在 2026 年 10 月 21 日发布的报告中，NVIDIA 介绍了其自身供应链及企业软件平台中的部署情况，并将业务数据访问置于这款开源工具包最新扩展的核心位置。
要点
- 全新的 Agent Knowledge Foundation 将公司信息与业务概念相连接，使智能体能够检索上下文并支持预测。
- NVIDIA 指出，相关部署涉及 Palantir、Databricks 和 Snowflake，但各平台的实现方式有所不同。
- NVIDIA 还提及 Amazon OpenSearch Service、SAP 和 ServiceNow 的检索效果改进；这些结果针对的是个别模型的用途，而非整个工具包。
目录
NVIDIA Agent Toolkit 为公司数据新增了什么
核心新增内容是 NVIDIA Agent Knowledge Foundation，它将数据处理库与检索模型和结构化数据模型相结合。NVIDIA 表示，企业可以在保留现有数据存储位置、工作流和治理控制的同时使用这一基础层。
其全新的 Auto-Ontology 库能够帮助智能体从业务角度解读原始信息。它不只是将记录视为彼此孤立的数据点，还能识别客户、产品和订单等概念，并建立它们之间的联系。此类上下文旨在帮助智能体回答业务问题并支持决策。
该基础层集成了 CUDA-X 库，包括 cuDF、cuGraph、cuML、cuOpt 和 cuVS。模型选择包括 Nemotron Retriever 和 Kumo Structured 系列：Kumo Tabular、Kumo Relational、Kumo Time Series 以及 Kumo Forecast。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| NVIDIA OpenShell | 安全运行时，允许企业限制智能体的访问权限和操作。 |
| NVIDIA NemoClaw 蓝图 | 用于构建适配专业工作的安全智能体的参考设计。 |
| 最新 NemoClaw 优化蓝图 | 用于提升智能体智能水平的分步式起始框架。 |
企业部署进展如何
NVIDIA 的供应链部门正在将该基础层与 Palantir 的 Foundry、Ontology 和 AIP 配合使用。NVIDIA 表示，该实现支持专业智能体利用专有信息进行预测和优化决策。这是报告中介绍的一项内部部署，而非仅仅是拟议中的应用。
Databricks 将其 Genie Ontology 与 NVIDIA Kumo Anomaly 结合，用于能够运用上下文信息的智能体。Snowflake 则将 Kumo Engine 和 Kumo Relational 模型部署在 Snowflake Notebook 环境中，使客户能够在其中添加预测功能。
这些案例展示了企业应用的不同路径：NVIDIA 的运营部署、Databricks 的集成，以及通过 Snowflake 笔记本环境向客户提供的访问能力。它们不应被视为相同的实现，也不能据此认定其效果相当。
检索结果表明了什么
NVIDIA 列举了 Nemotron Retriever 的多项结果，并将搜索和重排序方面的改进与企业智能体更广泛的应用前景区分开来。据 NVIDIA 称，在 Amazon OpenSearch Service 中，该嵌入模型在几乎不增加延迟的情况下提升了相关性并减少了搜索步骤。
该公司称，SAP 微调后的重排序模型运行速度接近提升至原来的三倍。该公司还表示，ServiceNow 在将延迟降低近四分之一的同时提升了重排序质量。报告未提供统一基准，因此无法直接比较这些结果。
Zoom 正在 Zoom AI Services 中使用 Nemotron Retriever 来理解文档、提高搜索相关性并检索上下文。NVIDIA 未为该部署提供量化的性能结果。
如何控制访问权限并改进智能体
此次扩展不仅限于向智能体提供更多信息。配套组件还涉及执行边界、专业智能体设计和优化，其各自职责概述如下。
NVIDIA 将最新的 NemoClaw 优化蓝图描述为一种起始方案，旨在逐步提升智能体的智能水平。这是面向构建者的参考设计，并不意味着所有企业部署都已实现改进。报告还将 NeMo Relay 和 NeMo Compass 列为工具包中的工具和技能，但未详细说明它们的作用。
结论
此次扩展将公司数据解读、检索和执行控制整合到同一工具包中。最有力的具体证据是报告中列出的实施案例和模型层面的结果；这些案例并不能证明完整智能体技术栈取得了某一统一的性能结果。
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