NVIDIA NemoClaw 和 Hermes Agent 加速安全的 AI 研究

NVIDIA 发布了一项新的蓝图，用于在研究工作流程中部署自我进化的AI代理，将其 NVIDIA NemoClaw 平台与 Nous Research 的开源 Hermes Agent 结合在一起。通过安全整合公共和私有数据，该配置承诺在像 Slack、Outlook 和 GitHub 这样的平台上实现更快、更高效的研究流程，同时解决数据安全问题。

Hermes Agent 由 Nous Research 于 2026 年 2 月首次发布，已经在开发者中获得了显著的关注，在发布后两个月内 GitHub 星标数量超过 103,000。它的突出功能是 GEPA，一种自我改进机制，使代理能够根据任务重复和用户反馈自主优化其技能。基准测试表明，拥有 20 项或更多自生成技能的代理可以将重复任务的执行速度提高多达 40%，这对客户支持、竞争分析和内部知识发现等行业尤为吸引。

通过使用 NVIDIA OpenShell 作为安全运行时，Hermes Agent 和 NemoClaw 的组合使组织能够将内部消息系统（如 Slack 和 Outlook）与外部数据源（如 GitHub）集成。这种架构确保敏感数据得到保护，因为凭据和认证在沙箱内进行管理，敏感组件严格禁止访问公共互联网。

该工作流程设计为易于部署。开发人员可以通过一个命令启动开源堆栈，为消息通道配置集成，并通过聊天互动直接教代理新任务，而无需更改代码。例如，用户可以训练代理以特定格式生成 GitHub 问题的每日摘要，它会在会话之间保留并应用这些技能。通过快照和恢复机制，技能和学习状态在部署之间保持连续性，即使底层代码或配置已更新。

这一集成不仅限于研究任务。Hermes Agent 的灵活性与 NVIDIA 的安全基础架构相结合，还支持销售研究、工程分诊，甚至是如采购自动化等自治操作工作流程。其模型无关的框架允许它连接到各种 AI 提供商，包括兼容 OpenAI 的 API 和自托管端点，使用户可以控制数据和成本。

对于那些希望开始使用的人，NVIDIA 在 NemoClaw 社区存储库中提供了详细的设置说明。前提条件包括一个支持 Docker 的主机、NVIDIA API 密钥以及至少一个消息集成的凭据。示例用例附带了预构建的技能和策略，可根据特定组织的工作流程进行定制。

随着 AI 代理在自动化复杂工作流程中变得越来越重要，Hermes Agent 和 NVIDIA NemoClaw 的组合为优先考虑效率和安全性的组织提供了一个稳健的解决方案。凭借其自我改进能力和开源可访问性，它为在现实场景中部署自主代理设定了新的标杆。