NVIDIA Generative AI рассказывает, что агенты полезны лишь в той мере, в какой они осведомлены, и лишь настолько доверительны, насколько ограничены их полномочия. Ведущие компании используют открытую платформу NVIDIA Agent Toolkit, которая теперь расширена новыми инструментами, для настройки и контроля агентов, использования корпоративных данных для формирования ответов и действий, мониторинга их работы и управления их поведением. NVIDIA Agent Toolkit включает в себя: новый NVIDIA Agent Knowledge Foundation с библиотеками NVIDIA CUDA-X, открытые модели NVIDIA, включая Nemotron Retriever и новую семью Kumo, безопасный исполняемый контур NVIDIA OpenShell, а также безопасные шаблоны агентов NVIDIA NemoClaw и инструменты и навыки, такие как NeMo Relay и NeMo Compass. Для разработки агентов, которые выполняют реальные задачи и заслуживают доверия на всех этапах, разработчики нуждаются в открытом стеке агентов, который объединяет модели, инструменты, исполняемую среду, данные и инструменты. NVIDIA Agent Knowledge Foundation помогает компаниям преобразовывать данные в корпоративную интеллектуальную информацию, которую агенты могут использовать. Агенты могут находить актуальную информацию, понимать ее значение для бизнеса и использовать ее для прогнозирования и помощи людям в принятии решений. Компании могут использовать Agent Knowledge Foundation без перемещения данных, перестройки существующих рабочих процессов или изменения контролей управления. Фонд включает в себя библиотеки NVIDIA CUDA-X, такие как cuDF, cuGraph, cuML, cuOpt и cuVS, а также новую библиотеку Auto-Ontology, которая переводит сырые корпоративные данные в знакомые бизнес-концепции — такие как клиенты, продукты и заказы — и отображает, как они взаимосвязаны. Также он включает в себя открытые модели NVIDIA Nemotron Retriever и Kumo Structured — Kumo Tabular, Kumo Relational, Kumo Time Series и Kumo Forecast — которые помогают агентам находить актуальную информацию о компании для ответов на вопросы и прогнозирования. OpenShell обеспечивает безопасный исполняемый контур, предоставляя компаниям контроль над тем, к чему агенты могут получить доступ и что они могут делать. Шаблоны NVIDIA NemoClaw предоставляют эталонные проекты для создания безопасных специализированных агентов. Последний шаблон NemoClaw для оптимизации агентов предоставляет пошаговую отправную точку для улучшения интеллектуальных способностей агентов, делая их более эффективными в работе со временем. Новые возможности NVIDIA Agent Knowledge Foundation уже используются в различных компаниях. В сотрудничестве с Palantir организация цепочки поставок NVIDIA использует Agent Knowledge Foundation через Palantir Foundry, Ontology и AIP для развертывания специализированных агентов, создания действенной информации из собственных данных, прогнозирования результатов и оптимизации принятия решений. Databricks сочетает NVIDIA Kumo Anomaly с Databricks Genie Ontology для создания контекстно-зависимых агентов. Snowflake позволяет своим клиентам использовать NVIDIA Kumo Engine и открытые модели Kumo Relational в своих средах Snowflake Notebook для расширения предсказательных возможностей. Модели NVIDIA Nemotron Retriever делают поиск быстрее и точнее. Используя модель встраивания, Amazon OpenSearch Service улучшил релевантность с меньшим количеством шагов поиска и практически без дополнительной задержки. Перенастроенный ранжировщик SAP работал почти в 3 раза быстрее. ServiceNow улучшила качество ранжирования, сократив задержку почти на четверть. Zoom использует модели Nemotron Retriever для улучшения понимания документов, релевантности поиска и извлечения контекста для Zoom AI Services. Amazon Web Services (AWS), ClickHouse, Cloudera, Cohesity, Dassault Systèmes, Dell, Elastic, Exa, IBM, NetApp, Oracle, Perplexity, Starburst и VAST Data также являются среди тех, кто строит на базе Agent Knowledge Foundation. Узнайте больше, присоединившись к сессии GTC Berlin по созданию, развертыванию и оптимизации специализированных агентов в производстве. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.