NVIDIA扩展AI代理平台 推出企业知识基础组件

NVIDIA于2026年10月21日在德国柏林举办的“GTC Berlin”上宣布，扩展面向企业的开源AI代理平台“NVIDIA Agent Toolkit”。此次扩展新增“NVIDIA Agent Knowledge Foundation”，用于将企业数据转换为AI代理可用的知识，使代理能够基于企业数据检索相关信息、理解业务含义，并用于支持预测和决策。

将企业数据转化为AI代理可处理的知识

企业要将AI代理引入实际业务，不仅需要通用AI模型，还必须让其理解自身的客户、产品、订单和业务流程。与此同时，企业数据分散在数据库、云端和业务系统中，企业还希望维持现有的数据管理与治理方式。

NVIDIA Agent Knowledge Foundation提供了一种基础，使企业数据无需迁移到其他位置、无需重建现有工作流、也无需更改治理控制，即可作为代理知识使用。

该基础包含NVIDIA CUDA-X系列库，包括cuDF、cuGraph、cuML、cuOpt、cuVS，可加速数据处理、图分析、机器学习、优化和向量检索。

新的开源库“Auto-Ontology”（自动本体）可将原始企业数据转换为客户、产品、订单等业务概念，并映射这些概念之间的关系。由此，AI代理不仅能逐个检索数据项，还能基于企业业务结构和数据间关系来利用信息。

以Nemotron Retriever和Kumo支持检索与预测

Agent Knowledge Foundation包含用于支持企业信息检索的NVIDIA Nemotron Retriever，以及处理结构化数据的Kumo系列开放模型。

Kumo系列由Kumo Tabular、Kumo Relational、Kumo Time Series和Kumo Forecast组成，可基于表格形式数据、数据间关系、时序数据等，帮助AI代理查找相关信息并预测未来结果。

Nemotron Retriever是从企业文档等来源检索相关信息、让AI代理获取回答所需上下文的模型。据称，Amazon OpenSearch Service利用嵌入模型（embedding model），在几乎不产生额外延迟的情况下，以更少的检索步骤改善了搜索结果的相关性。

此外，SAP微调的重排模型（reranker model）运行速度约为传统模型的3倍。ServiceNow在提升重排质量的同时，将处理延迟削减了约四分之一。Zoom则为了改善文档理解、搜索结果相关性和上下文获取，在Zoom AI Services中采用了Nemotron Retriever模型。

AI代理的运行环境采用NVIDIA OpenShell。OpenShell提供安全边界，使企业能够控制AI代理可访问的数据和可执行的操作。NVIDIA NemoClaw则被定位为构建兼顾安全性的专用型代理的参考设计。

NVIDIA还同时公开了用于代理优化的新NemoClaw Blueprint，为改善代理的知识和处理能力、并在运营过程中逐步适配特定业务提供分阶段的起点。

Palantir、Databricks、Snowflake等采用

NVIDIA供应链部门与Palantir合作，通过Palantir Foundry、Ontology和AIP使用Agent Knowledge Foundation，利用专有数据推进专用型代理的部署、预测和决策优化。

Databricks将NVIDIA Kumo Anomaly与Databricks Genie Ontology相结合，构建考虑业务上下文的AI代理。Snowflake则允许在Snowflake Notebook环境中使用NVIDIA Kumo Engine和Kumo Relational开放模型，帮助客户利用预测功能。

此外，Amazon Web Services、ClickHouse、Cloudera、Cohesity、Dassault Systèmes、Dell、Elastic、Exa、IBM、NetApp、Oracle、Perplexity、Starburst、VAST Data等也在基于Agent Knowledge Foundation进行开发。

NVIDIA认为，要将AI代理部署到实际业务中，不仅需要模型，还需要将控制代理的机制、执行环境、企业数据和业务工具相结合的开源栈（open stack）。通过扩展Agent Toolkit，NVIDIA意在提供一套基础，让企业能够利用自身专有数据，同时管理代理的访问范围和运行行为，并在生产环境中投入运用。