Xây dựng Specialized Agents trên Stack bạn kiểm soát với NVIDIA NemoClaw

Để xây dựng một autonomous agent, cần có một model, một harness, và các công cụ chuyên ngành. Để triển khai một agent một cách an toàn hơn, các nhà phát triển cần một runtime thực thi chính sách, cùng với các công cụ tối ưu hóa và quan sát để thực thi đáng tin cậy. Đối với các production agents, thách thức nằm ở việc làm cho các agent này trở nên có khả năng và an toàn khi truy cập vào các hệ thống và dữ liệu doanh nghiệp thực tế. Bài viết này giải thích cách các thành phần này hoạt động cùng nhau, với trọng tâm là cách các blueprints mở của NVIDIA NemoClaw cho phép các nhà phát triển xây dựng specialized agents trên một stack họ có thể sở hữu, tùy biến và chạy. Bài viết cung cấp các tiêu chí để giúp các nhà phát triển tích hợp NemoClaw với một harness họ đã sử dụng: OpenClaw, Hermes Agent, hoặc LangChain Deep Agents. Các blueprints mở của NemoClaw hiện hỗ trợ ba harness: Mỗi harness cung cấp cho một agent các kỹ năng, công cụ, orchestration, và memory. NemoClaw không phải là một harness cạnh tranh, cũng không phải là một runtime. Đó là một bộ sưu tập các blueprints tổng hợp một open agent stack trên nền tảng harness do nhà phát triển chọn. Stack này kết hợp model và harness tối ưu hóa với runtime governance. Mỗi blueprint của NemoClaw mang lại bốn thành phần: Nếu bạn đã đang xây dựng với OpenClaw, Hermes Agent, hoặc LangChain Deep Agents, một blueprint của NemoClaw có thể tổng hợp stack xung quanh mà không cần phải viết lại agent.