NVIDIA Nemotron 3 Ultra 正借助大规模、采用广泛的 AI 智能体编排平台，以低于头部闭源模型的成本，提供领先的性能表现。
LangChain 针对 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 对其 Deep Agents Harness 进行了调优，在开放模型中实现了更高的准确性，同时以更高的吞吐量完成更多任务，并且运行时每轮推理成本比领先的闭源模型低 10 倍。
在 LangChain 的 Deep Agents 基准测试中，Nemotron 3 Ultra 在业务任务上的表现也与得分最高的闭源模型不相上下。这一过程无需重新训练模型。所有性能提升都来自对模型周围环境的工程优化，而非模型本身。
借助 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，团队只需花费十分之一的成本即可持续运行评估、加速实验速度，并在更多业务领域构建专用智能体。
LangChain 的智能体工程平台每月下载量超过 2 亿次。通过专为 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 调优其 Deep Agents Harness，它可以打造出完成更多任务且运行速度更快的高性能智能体，并为企业提供一个完全开放的技术栈，支持其定制、拥有并在任何地方运行。
LangChain 联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 表示：“构建更好智能体的方法是不断改进模型周围的系统。当团队能够将记忆、工具调用、评估和模型行为同步调优时，它们会产生叠加效应。我们与 NVIDIA 的协作表明，企业可以在保持对正在构建的智能体系统的管理的同时，从开放技术栈中获得强大的性能。”
Abridge、Amdocs 和 Box 正在将专用智能体直接嵌入到其平台中，而全球系统集成商安永正围绕适用于 LangChain Deep Agents 的 NVIDIA NemoClaw 蓝图扩展其 NVIDIA 实施能力，帮助客户在跨高价值工作流中定制、评估和管理专用智能体。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋最近与 Chase 进行了对谈，探讨了为何在过去六个月中，面向企业的实用 AI 取得飞跃性进展。
驾驭工程 (Harness Engineering)，而非微调
LangChain 团队在其公开的 Deep Agents 基准测试上运行了 Nemotron 3 Ultra，随后分析了深度智能体的执行轨迹，以精准找出失分点。团队没有重新训练模型，而是对其周围的 Harness 进行了调优 —— 调整系统提示词、工具描述和中间件。
每个使用 LangChain Deep Agents 和 Nemotron 3 Ultra 的开发者都可以立即应用这一成果 —— 调优后的配置文件可直接通过 LangChain 获取。
专为自身构建的开放技术栈
适用于 LangChain Deep Agents 的 NVIDIA NemoClaw 是一个开放的参考蓝图，它将这项工作打包，为企业构建专为自身工作流调优的专用 AI —— 包含由多个模型组成的系统、工具和运行时。它将专为 Nemotron 3 Ultra 调优的 LangChain Deep Agents 代码，与用于安全执行智能体动作的 NVIDIA OpenShell 安全运行时结合在了一起。
一个开放模型、一套开放 Harness 和一个开放的安全运行时意味着企业拥有完整的端到端技术栈。它们可以根据自身业务专长进行定制、不断改进，并在任何地方运行它 —— 无论是自己的基础设施、自己的云端，还是自己的治理环境。
随着智能体承担起更高风险的工作，这一区别变得更加重要。从回答问题的 AI 助手向在核心系统内采取行动的智能体转变，改变了企业从 AI 获得的价值。
适用于 LangChain Deep Agents 的 NemoClaw 和经过调优的 Nemotron 3 Ultra 模型配置文件现已推出。开发者可以直接从 LangChain 中获取经过调优的 Deep Agents Harness，或使用适用于 LangChain Deep Agents 的 NemoClaw 蓝图作为从头开始构建专用智能体的起点。
如何开始
LangChain 开发者可以在 Baseten、Crusoe Cloud、DeepInfra、Fireworks、Nebius 和 Together AI 平台上获取 Nemotron 3 Ultra，这为他们提供了一条直接的托管路径，以便在生产环境中使用经过调优的 Harness。
安永现在就可以帮助企业利用这个开放软件栈开始构建他们自己的专用智能体。
详细了解适用于 LangChain Deep Agents 的 NVIDIA NemoClaw 和 NVIDIA Nemotron。
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