{{opener}} создание автономного агента требует модели, системы управления и специализированных инструментов. Для более безопасного развертывания агента разработчики нуждаются в среде выполнения, которая обеспечивает соблюдение политик, а также в инструментах оптимизации и наблюдения для надежного выполнения. Для производственных агентов задача заключается в том, чтобы сделать их способными и безопасными для работы с реальными корпоративными системами и данными. В этом посте объясняется, как эти компоненты работают вместе, с акцентом на то, как открытые чертежи NVIDIA NemoClaw позволяют разработчикам создавать специализированных агентов на стеке, который они могут контролировать, настраивать и запускать. В статье также представлены критерии, которые помогут разработчикам интегрировать NemoClaw с уже используемой системой управления, такой как OpenClaw, Hermes Agent или LangChain Deep Agents. Агент требует четырех вещей: модели, которая умеет рассуждать, системы управления, которая определяет, как агент работает, инструментов и навыков, которые расширяют его возможности, и среды выполнения, которая регулирует, к чему агент может получить доступ и что он может делать в производстве. Открытые чертежи NemoClaw в настоящее время поддерживают три системы управления: OpenClaw, Hermes Agent от Nous Research и LangChain Deep Agents. OpenClaw может получать доступ к файлам и приложениям, писать код, создавать подагентов и поддерживать контекст между сессиями. Он работает на вашем компьютере или сервере и поддерживает длительные сессии, память и запланированные задачи. Hermes Agent предназначен для улучшения с течением времени. Когда команды корректируют подходы агентов и повторяют рабочие процессы, Hermes фиксирует эти шаблоны как долговременные навыки, которые могут быть использованы в будущем. LangChain Deep Agents предоставляет настраиваемую систему управления для сложных многоэтапных задач, комбинируя планирование, управление контекстом на основе файлов, память и делегирование специализированным подагентам. NemoClaw не является конкурирующей системой управления и не является средой выполнения. Это коллекция чертежей, которая собирает открытый стек агентов на основе выбранной разработчиком системы управления. Стек объединяет оптимизацию модели и системы управления с регулированием среды выполнения. Каждый чертеж NemoClaw объединяет четыре компонента: настроенную открытую систему управления, такую как Hermes Agent, LangChain Deep Agents или OpenClaw, оптимизированную для работы с NVIDIA Nemotron, открытые модели Nemotron, инструменты NVIDIA NeMo для оптимизации, включая NVIDIA NeMo Relay для наблюдения и улучшения выполнения агента, а также возможности маршрутизации, которые могут помочь улучшить пропускную способность, стоимость и надежность. NVIDIA OpenShell — это безопасная среда выполнения, которая регулирует доступ агента к файлам, сетям, учетным данным и инструментам. Если вы уже работаете с OpenClaw, Hermes Agent или LangChain Deep Agents, чертеж NemoClaw может собрать окружающий стек без необходимости переписывать агента. Когда модель и система управления соответствуют, модель может сосредоточиться на задаче. Когда они не совпадают, она может снова запрашивать контекст, завершать работу преждевременно или застревать без прогресса. Например, LangChain настроил свою систему управления Deep Agents для Nemotron 3 Ultra, скорректировав подсказки, инструменты и промежуточное ПО без повторного обучения модели. Каждый разработчик, использующий LangChain Deep Agents с Nemotron 3 Ultra, может получить доступ к этим оптимизациям без необходимости воспроизводить работу по настройке. Настроенный профиль модели Nemotron 3 Ultra доступен через LangChain на GitHub. Используйте систему управления, такую как OpenClaw, Hermes Agent или LangChain Deep Agents, для создания и экспериментов с навыками, инструментами, памятью и логикой оркестрации агента. Используйте чертеж NemoClaw для сборки и запуска специализированного агента на открытом стеке, который объединяет настроенную систему управления, модели, оптимизацию, телеметрию и контроль среды выполнения OpenShell. Каждый чертеж NemoClaw включает OpenShell, среду выполнения, которая добавляет безопасность и соблюдение политик вокруг системы управления агентом и инструментов, регулируя действия, которые модель может выполнять. Чертежи NemoClaw включают более сложные политики OpenShell, которые регулируют соединения агента через множество различных внутренних инструментов, сайтов и каналов связи. Агенты NemoClaw могут работать в облаке, в центрах обработки данных, на NVIDIA DGX Spark и на ПК и рабочих станциях NVIDIA RTX. Клинический агент NemoClaw для больницы и симуляционный агент NemoClaw для автоматизации проектирования электроники могут работать на одном и том же стеке, используя совершенно разные инструменты и навыки. Выберите чертеж NemoClaw для вашей системы управления, затем настройте его инструменты, модели и политики среды выполнения для вашего рабочего процесса. Изучите курс Deploy Secure Agents with NemoClaw — вводный курс на уровне 101 о стеке. Следуйте быстрому старту NemoClaw, чтобы развернуть агента через чертеж NemoClaw. Изучите репозиторий NemoClaw на GitHub для полного примера и дополнительных чертежей. Узнайте, как развернуть саморазвивающихся агентов для более быстрого и безопасного исследования с Hermes Agent и NemoClaw. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
Материал агрегирован из первоисточника:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Читать полностью в SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИNVIDIA Developer сообщает о создании специализированных агентов с помощью NVIDIA NemoClaw
NVIDIA Developer сообщает о создании специализированных агентов с помощью NVIDIA NemoClaw.
Кратко от AI: Главные тезисы
- NVIDIA Developer сообщает о создании специализированных агентов с помощью NVIDIA NemoClaw.
NVIDIA Developer сообщает о создании специализированных агентов с помощью NVIDIA NemoClaw
Похожие материалы
Google только что создал ИИ, который имитирует реальность
Вчера компания Google DeepMind выпустила нечто под названием Genie 4. Вы вводите предложение, подобное поездке на мотоцикле вдоль побережья или дайверу, исследующему затонувшую пещеру, и через несколько секунд вы уже внутри этого мира. Вы можете ходить вокруг него, оглядываться вокруг и менять его, пока находитесь в нем. Это…
ENGoogle’s first data center satellite is online and writing poetry
The first TPU in space is a running a Google DeepMind Gemma 4 model and writing cheesy poetry.
ENHumanoid developer Agility now expects to raise $465M in SPAC deal
Digit 5 includes redesigned legs and new batteries for commercial use. Source: Agility Robotics Humanoid robotics developers continue to raise millions of dollars. Agility Robotics Inc. and Churchill Capital Corp XI today said that they expect Agility to raise about $465 million…
Пишите код на NumPy привычным способом, а затем запускайте его на GPU и TPU. Автоматическое дифференцирование и пакет...
Пишите код на NumPy привычным способом, а затем запускайте его на GPU и TPU. Автоматическое дифференцирование и пакетная обработка данных будут выполняться без дополнительных усилий с вашей стороны. - Автоматически вычисляйте производные обычных функций Python и NumPy. -…

