Как сообщает издание NVIDIA Developer, агенты искусственного интеллекта меняют подход к разработке программного обеспечения. Разработчики перешли от написания каждой строки кода вручную к управлению агентами, которые пишут большую часть кода. В результате текущий рабочий процесс разделён между ноутбуком, облачным API и облачной виртуальной машиной. NVIDIA RTX Spark создан для разработки ИИ. Благодаря системе на кристалле NVIDIA GB10 и большой унифицированной памяти, разработчики могут запускать локальные кодовые агенты, получать доступ к ИИ-фреймворкам и выполнять кодирование, тестирование и развертывание на одном ПК. Одной машины достаточно для кодирования, тестирования и развертывания. Ноутбуки и компактные настольные ПК RTX Spark позволяют разработчикам завершать весь рабочий процесс на одном устройстве. Разработчики могут выбирать между работой в Windows, включая новую конфигурацию Windows Developer, разработанную совместно с Microsoft, которая устанавливает основные фреймворки разработки, отключает уведомления, улучшает терминал и позволяет перемещать панель задач на боковую сторону. Также доступна работа в подсистеме Windows для Linux, где разработчики получают доступ к той же среде и зависимостям, которые они будут использовать при развертывании в облаке. Это позволяет разработчикам завершать всю работу в целевой операционной системе без миграции кода. Поскольку RTX Spark оснащён графическим процессором NVIDIA, разработчики могут тестировать и развертывать на самой крупной локальной базе ИИ: 150 миллионах ПК с RTX, а также практически на всех облаках мира, работающих на графических процессорах NVIDIA. С унифицированной памятью до 128 ГБ и производительностью в 1 петафлоп на FP4 для ИИ, разработчики могут запускать модели кодирования локально, включая Qwen 3.8 Flash Next, что снижает потребление токенов облачных кодовых агентов. Разработка перешла от нагрузки, ограниченной ЦП, к нагрузке, ограниченной графическим процессором. Сегодня разработчики ИИ нуждаются в запуске вывода для работы своих кодовых агентов и тестирования приложений; для тонкой настройки и обучения моделей; и, конечно, для компиляции. Благодаря процессору NVIDIA Grace и графическому процессору Blackwell в RTX Spark, эти ноутбуки и настольные ПК оснащены всеми вычислительными ресурсами, необходимыми для вывода, тонкой настройки и компиляции. По сравнению с Intel Panther Lake 12Xe, RTX Spark демонстрирует производительность в 4.6 раз выше для кодовых агентов, 2.7 раз выше для тонкой настройки и 1.8 раз выше для компиляции кода. NVIDIA сотрудничает с Microsoft для продвижения разработок Windows на платформе Arm. Совместно с RTX Spark сообщество выпускает множество новых инструментов, включая первую сборку PyTorch-CUDA, первую нативную версию Python с Python 3.15, более 2000 готовых пакетов Conda и совместимые с Arm версии более 97% из 15,000 популярных пакетов Python. Ключевое преимущество разработки на оборудовании NVIDIA — доступ к самой крупной экосистеме инструментов для разработчиков, от кодовых агентов до ИИ-моделей и фреймворков. Поскольку графические процессоры NVIDIA являются самой широко используемой платформой для разработки ИИ, новые инструменты и фреймворки обычно работают на NVIDIA с первого дня, в то время как поддержка другого оборудования появляется через несколько недель. Также доступна библиотека NVIDIA CUDA-X, включая инструменты, такие как FlashInfer для ускорения LLM и библиотеки NVIDIA NeMo для разработки ИИ-моделей. NVIDIA также предоставляет репозиторий NVIDIA Skills, который обучает агентов, как использовать библиотеки CUDA-X, позволяя разработчикам создавать приложения с ускорением на графических процессорах без необходимости глубокого знакомства с CUDA. Устройства RTX Spark идеально подходят для локальных кодовых агентов. NVIDIA тесно сотрудничала с ведущими агентами, включая GitHub Copilot, Pi, Hermes и OpenClaw, чтобы улучшить их и сделать более удобными в использовании. Улучшения включают: бесшовное развертывание локальных моделей с оптимизированными рецептами, повышенную безопасность с помощью NVIDIA OpenShell и/или контейнеров выполнения Microsoft, обеспечивающих песочницу на уровне ОС, и гибридные маршрутизаторы запросов между локальными и облачными моделями, что позволяет отправлять запросы локальным моделям, если они достаточно хороши, или эскалировать их в облако, если это необходимо, что снижает потребление токенов. Microsoft GitHub CoPilot теперь позволяет бесшовный локальный ИИ через Windows ML, который теперь поддерживается с llama.cpp в качестве бэкенда. Маршрутизатор запросов HydraFusion был обновлён для поддержки локальных моделей. Новая модель MAI 1.1 Coding Flash может работать локально на RTX Spark. Pi, открытый кодовый агент с лёгким интерфейсом терминала и поддержкой локальных и облачных моделей, также оптимизирован для RTX Spark. Его расширения, навыки и шаблоны запросов дают разработчикам контроль над тем, как агент вписывается в их рабочий процесс, от выбора модели до инструментов, которые он может использовать. JetBrains запустила нативную поддержку Junie Local на RTX Spark. Кодовый агент читает код, редактирует файлы и запускает тесты, при этом модель и код остаются на машине. Junie Local подстраивает своё окно контекста в зависимости от доступной памяти графического процессора, поэтому унифицированная память RTX Spark позволяет ему хранить больше кода, выводов инструментов и истории разговоров в контексте. Новые модели Nemotron предлагают больше возможностей для локальных агентов. Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB — это новая модель LLM, специально созданная для работы локальных агентов на RTX Spark. Эта модель является смесью экспертов с 74 миллиардами параметров, упакованной в 24 ГБ с использованием 2-битной квантизации и передовых техник квантизации, позволяющих сохранить качество. Она нацелена на оптимальный баланс между скоростью и интеллектом, будучи быстрее, чем большинство популярных плотных моделей, и умнее, чем большинство популярных моделей MoE с аналогичным объёмом памяти. Пользователи смогут запускать Nemotron 3.5 Bolt 74B при запуске через llama.cpp, vLLM, Ollama, Unsloth и LM Studio. Она также будет доступна через агентов, таких как Hermes и OpenClaw. Как и другие модели Nemotron, Bolt 74B является полностью открытым исходным кодом, включая обучающие данные, веса и рецепты, что позволяет разработчикам донастраивать и настраивать собственных агентов. Модели решений теперь поддерживаются в ведущих фреймворках. Модели решений — это последний прорыв в разработке ИИ. Они дают агентам ИИ возможность мгновенно принимать решения, без длительных циклов рассуждений. Они могут выбирать, что делать дальше, от классификации запросов до выбора следующего действия, до 200 раз быстрее, чем традиционные агенты. Модели решений теперь поддерживаются в llama.cpp и Unsloth на RTX Spark и графических процессорах GeForce RTX. SDK NVIDIA AI for Media теперь доступны для RTX Spark, включая колесо Python с поддержкой суперразрешения видео, генерации кадров и TrueHDR. Колесо доступно на PyPI, а также доступны C++ SDK на NGC для RTX Spark и Windows на Arm. Чтобы перенести существующее приложение на RTX Spark, сначала оцените зависимости для Windows на Arm. Выберите нативную сборку Arm64 или используйте Arm64EC для поэтапной миграции компонентов. Протестируйте установку, функциональность, производительность и пути NVIDIA и CUDA, которые использует ваше приложение. Ресурсы NVIDIA по портированию приложений объясняют варианты миграции и инструменты, включая то, как начать подготовку на существующей системе разработки Windows на Arm. RTX Spark уже доступен в ноутбуках, а в ноябре появится в компактных настольных ПК, которые идеально подходят для постоянной работы агентов 24×7. Исследуйте системы RTX Spark, чтобы найти свои любимые и увидеть доступные варианты покупки. Как только вы получите свой собственный, начните с плейбука разработки ИИ, чтобы настроить Windows, установить своего агента и подключить NVIDIA Skills. Узнайте, как вы можете начать разработку локальных ИИ-приложений для графических процессоров NVIDIA. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.