NVIDIA ra mắt NemoClaw, bộ blueprint để xây dựng agent chuyên biệt trên stack có thể kiểm soát
NVIDIA đã giới thiệu NemoClaw, một bộ blueprint mở để xây dựng các agent AI chuyên biệt trên stack mà nhà phát triển có thể tự kiểm soát và tùy biến. Các blueprint này kết hợp agent harness, model mở Nemotron, công cụ tối ưu hóa và quan sát NeMo, cùng runtime OpenShell để kiểm soát quyền truy cập vào tệp, mạng, thông tin xác thực và các công cụ khác. NemoClaw hiện hỗ trợ OpenClaw, Hermes Agent và LangChain Deep Agents làm lớp điều phối, nhờ đó các nhóm có thể bổ sung hạ tầng xung quanh mà không phải viết lại agent hiện có. NVIDIA cho biết LangChain đã tinh chỉnh harness Deep Agents cho Nemotron 3 Ultra bằng cách điều chỉnh prompt, công cụ và middleware thay vì huấn luyện lại model, đạt hiệu năng gần nhóm model hàng đầu với chi phí mỗi lượt chạy thấp hơn khoảng 10 lần so với các model đóng dẫn đầu. Profile Nemotron 3 Ultra đã tinh chỉnh được LangChain cung cấp trên GitHub, còn agent NemoClaw có thể chạy trên cloud, trung tâm dữ liệu, NVIDIA DGX Spark và máy tính hoặc workstation dùng NVIDIA RTX. Trên thực tế, NemoClaw không phải là một agent harness hay runtime mới, mà là một stack tham chiếu đóng gói việc đồng tối ưu model và harness, theo dõi hoạt động, kiểm soát chi phí và thông lượng, cùng các chính sách bảo mật cho agent chạy thực tế. Điều này có thể giúp nhà phát triển triển khai agent làm việc với dữ liệu và hệ thống doanh nghiệp, đồng thời giới hạn những gì agent được phép truy cập hoặc thực hiện.
Các nhóm phát triển AI có thể thử quickstart hoặc mã nguồn NemoClaw để đưa OpenClaw, Hermes Agent hoặc LangChain Deep Agents lên một stack có sẵn tối ưu hóa, theo dõi và kiểm soát quyền truy cập. Doanh nghiệp nên chú ý OpenShell nếu muốn agent làm việc với dữ liệu và hệ thống nội bộ mà vẫn bị giới hạn theo chính sách.
Đọc bài gốc