NVIDIA erweitert das Agent Toolkit mit Wissen und sicheren Laufzeitwerkzeugen
NVIDIA gab am Mittwoch bekannt, dass es sein Open-Source-Agent Toolkit um neue Komponenten erweitert hat, die Unternehmen helfen sollen, KI-Agenten in Unternehmensdaten zu verankern, zu steuern, worauf diese Agenten zugriffen können, und ihre Arbeitsweise zu überwachen. Das Unternehmen stellte das Update als Teil eines größeren Unternehmens-Stacks dar, um Agenten zu erstellen, die sowohl nützlich sind als auch innerhalb definierter Grenzen geregelt werden.
Beweise und Kontext
Im 21. Oktober 2026 Beitrag sagte NVIDIA, dass das Toolkit nun die NVIDIA Agent Knowledge Foundation, NVIDIA-Open-Modelle wie Nemotron Retriever und die neue Kumo-Familie, NVIDIA OpenShell Secure Agent Runtime, NVIDIA NemoClaw Secure Agent Blueprints sowie Werkzeuge und Fähigkeiten wie NeMo Relay und NeMo Compass umfasst. NVIDIA erklärte, das Ziel sei es, das Modell, das Geschirr, die Laufzeit, die Daten und Werkzeuge zusammenzuführen, die benötigt werden, um Agenten zu erstellen, die in Produktionsumgebungen arbeiten können.
Das Unternehmen erklärte, die Agent Knowledge Foundation solle Unternehmen ermöglichen, Unternehmensdaten zu nutzen, ohne diese zu verschieben, bestehende Arbeitsabläufe neu aufzubauen oder Governance-Kontrollen zu ändern. NVIDIA erklärte, die Stiftung enthalte CUDA-X-Bibliotheken wie cuDF, cuGraph, cuML, cuOpt und cuVS sowie eine neue Auto-Ontology-Bibliothek, die Rohdaten des Unternehmens in Geschäftskonzepte wie Kunden, Produkte und Bestellungen abbildet und zeigt, wie diese zusammenhängen. NVIDIA erklärte außerdem, dass die Stiftung Nemotron Retriever und Kumo Structured Open Models integriert, darunter Kumo Tabular, Kumo Relational, Kumo Time Series und Kumo Forecast, um Agenten dabei zu helfen, relevante Informationen abzurufen und Vorhersagen zu treffen.
NVIDIA beschrieb OpenShell als die sichere Laufzeitgrenze zur Kontrolle dessen, worauf Agenten Zugriff haben und was sie tun können, während NemoClaw-Blaupausen als Referenzdesigns für spezialisierte Agenten präsentiert werden. Der neueste NemoClaw-Bauplan, so NVIDIA, ziele auf Agentenoptimierung ab und bietet einen schrittweisen Ausgangspunkt zur Verbesserung der Agentenintelligenz im Laufe der Zeit.
Das Unternehmen nannte außerdem Beispiele zur Unternehmenseinführung. NVIDIA erklärte, dass seine eigene Lieferkettenorganisation Agent Knowledge Foundation über Palantir Foundry, Ontology und AIP nutzt, um spezialisierte Agenten einzusetzen und aus proprietären Daten umsetzbare Informationen zu generieren. Es wurde erklärt, dass Databricks NVIDIA Kumo Anomaly mit Databricks Genie Ontology kombiniert und dass Snowflake-Kunden die NVIDIA Kumo Engine und Kumo Relational Open Models in Snowflake Notebook-Umgebungen nutzen können. NVIDIA erklärte, dass der Amazon OpenSearch Service die Relevanz mit weniger Suchschritten und praktisch keiner zusätzlichen Latenz mit dem Embedding-Modell verbessert hat, SAPs fein abgestimmter Reranker nahezu 3x schneller lief und ServiceNow die Reranking-Qualität verbessert und die Latenz um fast ein Viertel reduziert hat.
Der Beitrag folgt auf eine Reihe früherer Toolkit-Erweiterungen im 2026, darunter das BioNeMo Agent Toolkit am 23. Juni, Omniverse-Bibliotheken am 20 . Juli und PhysicsNeMo sowie aktualisierte CUDA-X-Bibliotheken am 26. Juli. Die neuere Version setzt NVIDIAs Muster fort, domänenspezifische Tools zu seiner Enterprise-Agent-Plattform hinzuzufügen, wobei die Leistungsbehauptungen und Adoptionsaussagen im Beitrag des Unternehmens von NVIDIA berichtet und im bereitgestellten Material nicht unabhängig überprüft sind.