NVIDIA नेमोक्लॉ का उपयोग करके आपके द्वारा नियंत्रित स्टैक पर विशेष एजेंट बनाएँ

मेटा विवरणः NVIDIA NemoClaw ब्लूप्रिंट ओपनक्लाव, Hermes Agent और LangChain Deep Agents को नेमोट्रॉन मॉडल, 89003 और सुरक्षित उत्पादन एजेंटों के लिए OpenShell से जोड़ते हैं।

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विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: तीन एजेंट हार्नेस, मॉडल, अवलोकनशीलता उपकरण और रनटाइम नीतियों को जोड़ने वाले खुले ब्लूप्रिंटों का अमूर्त मैत्रीपूर्ण चित्रण, बिना वास्तविक लोगों के, बिना लोगो और बिना पाठ के।

NVIDIA NemoClaw उन डेवलपर्स के उद्देश्य से है जिनके पास पहले से ही एक एजेंट हार्नेस है और वास्तविक एंटरप्राइज़ सिस्टम के सामने उस एजेंट को डालने के लिए दोहराए जाने योग्य तरीके की आवश्यकता होती है। खुले ब्लूप्रिंट नेमोट्रॉन मॉडल, नीमो अनुकूलन उपकरण और ओपनशेल रनटाइम नियंत्रणों के साथ चयनित हार्नेस पैकेज करते हैं, जिससे टीमों को प्रत्येक टुकड़े को अलग-अलग इलाज करने के बजाय विशेष एजेंट स्टैक का स्वामित्व, अनुकूलन और चलाने का तरीका मिलता है।

एक एजेंट को चार भागों की आवश्यकता होती है, न कि मॉडल

एक एजेंट को तर्क देने वाले मॉडल की आवश्यकता होती है, यह परिभाषित करने के लिए कि वह कैसे संचालित होता है, उपकरण और कौशल जो इसकी पहुंच का विस्तार करते हैं, और एक रनटाइम जो नियंत्रित करता है कि यह क्या एक्सेस कर सकता है। नेमोक्लो वर्तमान में उस स्टैक के लिए तीन हार्नेस का समर्थन करता हैः ओपनक्लॉ, Hermes Agent और LangChain Deep Agents।

OpenClaw फ़ाइलों और अनुप्रयोगों तक पहुंच सकता है, कोड लिख सकता है , उप-एजेंट पैदा कर सकता है और सत्रों में संदर्भ बनाए रख सकता है। यह एक उपयोगकर्ता की अपनी मशीन या server पर चलता है और लंबे समय से चलने वाले सत्रों, मेमोरी और शेड्यूल किए गए कार्यों का समर्थन करता है। Hermes Agent, Nous Research से, टीमों के उपयोग के रूप में सुधार करने के लिए बनाया गया हैः सुधार और दोहराया कार्यप्रवाह टिकाऊ कौशल बन जाते हैं जिनका बाद में पुनः उपयोग किया जा सकता है ।

प्रत्येक हार्नेस कौशल, उपकरण, ऑर्केस्ट्रेशन और मेमोरी प्रदान करता है। शेष प्रश्न यह है कि उत्पादन में उन क्षमताओं को सुरक्षित रूप से कैसे चलाया जाए।

नेमोक्लो दोहन के चारों ओर ढेर को इकट्ठा करता है

नेमोक्लो एक प्रतिस्पर्धी हार्नेस नहीं है और यह रनटाइम भी नहीं है। यह एक ब्लूप्रिंट सेट है जो डेवलपर द्वारा चुने गए हार्नेस के शीर्ष पर एक ओपन एजेंट स्टैक को इकट्ठा करता है। एक ब्लूप्रिंट चार घटकों को एक साथ लाता हैः NVIDIA Nemotron के लिए अनुकूलित एक ट्यून्ड ओपन हार्नेस, नेमोट्रॉन खुले मॉडल, ऑप्टिमाइज़ेशन और अवलोकनशीलता के लिए NVIDIA NeMo उपकरण और सुरक्षित रनिंग टाइम के रूप में NVIDIA OpenShell.

NeMo Relay अवलोकन और सुधार परत का हिस्सा है; यह एजेंट निष्पादन को देखता है और इसमें रूटिंग क्षमताएं शामिल हैं जो थ्रूपुट, लागत और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद कर सकती हैं। OpenShell फ़ाइलों, नेटवर्क, क्रेडेंशियल और टूल तक पहुंच को नियंत्रित करता है।

यदि कोई टीम पहले से ही OpenClaw, Hermes Agent या LangChain Deep Agents के साथ निर्माण कर रही है, तो एक नेमोक्लो ब्लूप्रिंट एजेंट तर्क को फिर से लिखे बिना आसपास के ढेर को इकट्ठा कर सकता है।

हार्नेस ट्यूनिंग लागत और प्रदर्शन को बदल सकती है

मॉडल और हार्नेस को फिट होने की आवश्यकता है। मॉडल तर्क करता है, जबकि हार्नेस वह वातावरण प्रदान करता है जहां यह तर्क होता है। यदि वे असंगत हैं, तो एजेंट संदर्भ के लिए फिर से पूछ सकता है, बहुत जल्दी बंद हो सकता है या बिना प्रगति के लूप कर सकता है।

पोस्ट नेमोट्रॉन 3 अल्ट्रा के लिए LangChain की Deep Agents ट्यूनिंग पर प्रकाश डाला। मॉडल को फिर से प्रशिक्षित किए बिना LangChain , संकेतों, उपकरणों और मिडिलवेयर को समायोजित किया गया। एक मजबूत आधार रेखा से शुरू होकर, उस हार्नेस ट्यूनिंग ने प्रमुख बंद मॉडलों की तुलना में प्रति रन लगभग 10 गुना कम लागत पर निकट-सीमा प्रदर्शन के लिए Nemotron 3 Ultra लाया।

इसका मतलब है कि डेवलपर्स स्वयं ट्यूनिंग कार्य को पुनः पेश करने के बजाय LangChain Deep Agents के लिए नेमोक्लो ब्लूप्रिंट के माध्यम से एक ही अनुकूलित प्रोफ़ाइल का उपयोग कर सकते हैं।

शासन और स्मृति संचालित उदाहरण

Every NemoClaw संदर्भ में OpenShell शामिल है, जो हार्नेस और टूल के आसपास सुरक्षा और नीति प्रवर्तन जोड़ता है। ओपनशेल ट्यूटोरियल GitHub पर डेटा एक्सफ़िल्ट्रेशन को रोकने के लिए एक पहली नीति बनाने को कवर करता है। संदर्भों में अधिक परिष्कृत नीतियां आंतरिक उपकरणों, साइटों और संचार चैनलों में कनेक्शन को नियंत्रित करती हैं।

नेमोक्लॉ समुदाय रिपॉजिटरी में एक मेमोरी-ड्राइव चीफ ऑफ स्टाफ रेसिपी शामिल है जिसे तैनात करने योग्य हर्मीस प्रोफाइल के रूप में बनाया गया है। एजेंट लोगों, परियोजनाओं, प्राथमिकताओं और कामकाजी पैटर्न का एक स्थायी, मानव-पठनीय मॉडल रखता है, इसलिए इसे प्रत्येक कार्य के लिए स्क्रैच से संदर्भ को फिर से बनाने की आवश्यकता नहीं होती है।

उस उदाहरण में, OpenShell फ़ाइल-प्रणाली, प्रक्रिया और नेटवर्क एक्सेस को नियंत्रित करता है और The Sandbox के बाहर प्रबंधित अनुमान और Model Context Protocol कनेक्शनों के लिए क्रेडेंशियल्स रखता है।

तैनाती पथ और आगे क्या जांचें

नेमोक्लॉ एजेंट क्लाउड, data centers , NVIDIA DGX Spark, और NVIDIA RTX PCs पर काम कर सकते हैं। एक ही स्टैक विभिन्न विशेष एजेंटों का समर्थन कर सकता है, जिसमें अस्पताल के लिए नैदानिक एजेंट और इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन स्वचालन के लिए सिमुलेशन एजेंट शामिल हैं, जब तक कि उनके उपकरण और कौशल भिन्न हों।

नेमोक्लाव-संचालित विशेषज्ञ सीमांत एजेंटों के साथ भी काम कर सकते हैं। Claude , कोडेक्स या कर्सर एजेंट खुले मॉडल और स्वामित्व वाले बुनियादी ढांचे पर चलने वाले नेमोकलो एजेंट्स को डोमेन-विशिष्ट उपकार्य सौंप सकते हैं.

दृष्टिकोण का मूल्यांकन करने वाली टीमों के लिए, व्यावहारिक अनुक्रम मौजूदा हार्नेस के लिए एक नेमोक्लो ब्लूप्रिंट चुनना है, फिर उपकरण, मॉडल और रनटाइम नीतियों को अनुकूलित करना है। उपलब्ध अगले चरणों में निमोक्लॉ कोर्स के साथ Deploy Secure Agents शामिल हैं, 101 स्तर का परिचय; NemoClaw क्विकस्टार्ट; NemoClaw GitHub रिपॉजिटरी; तथा स्वयं विकसित एजेंटों पर मार्गदर्शन Hermes Agent और नमोक्लाव के साथ। अतिरिक्त संसाधनों में खुले Nemotron मॉडल और datasets Hugging Face, NVIDIA Blueprints build.nvidia.com पर और NVIDIA AI अपडेट LinkedIn , X, Discord , YouTube , NVIDIA मंचों और NVIDIA समाचार के माध्यम से शामिल हैं।