--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "8db6db70c49ae8ff3ffee67dfa8d99335fa6c69241348f829aab7aaefe596573" canonical_url: "https://aidr.today/8db6db70?lang=vi" title: "Dùng NVIDIA NeMo biến lỗi agent thành test và harness fix" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-11-04T16:00:00.000Z" category: "Frameworks" topics: ["nvidia","agent","framework"] source_urls: ["https://developer.nvidia.com/blog/use-nvidia-nemo-to-turn-agent-failures-into-tests-and-harness-fixes/"] summary: "Biến bằng chứng sản xuất thành các vấn đề ưu tiên và các đánh giá tùy chỉnh giúp cải thiện prompt, tool, model, memory, skills và code harness. Khi xây dựng agent cho lĩnh vực của bạn, điểm benchmark chung có thể không giải thích được các lỗi của nó. Một agent có thể chọn sai tool, đi theo nhánh workflow sai, bỏ sót context liên quan, dùng model không cần thiết tốn kém, hoặc hoàn thành task mà không đáp ứng yêu cầu cụ thể của lĩnh vực. Cải thiện agent cần nhiều hơn là fine-tune model. Prompt, tool, routing, memory, skills, control flow và các code khác đều định hình độ tin cậy khi sản xuất. Traces giúp điều tra lỗi, còn evaluations giúp đo lường xem thay đổi có cải thiện hành vi agent không. Hướng dẫn này đi qua một chu trình tối ưu hóa hoàn chỉnh: dùng NVIDIA NeMo Compass để xác định lỗi trong traces đã ghi, tạo evaluation bằng NVIDIA NeMo Eval Author, cập nhật hướng dẫn của agent, và so sánh kết quả trên các task phát triển và task giữ lại. Theo dõi blueprint NemoClaw của NVIDIA để tối ưu agent. Blueprint này dùng Hermes Agent trong sandbox OpenShell của NVIDIA, với traces đã ghi từ một công ty hư cấu. Một lần gọi tool sai có thể làm hỏng toàn bộ task. Nguyên nhân có thể là mô t…" --- # Dùng NVIDIA NeMo biến lỗi agent thành test và harness fix > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-11-04T16:00:00.000Z **Category:** Frameworks **Topics:** nvidia, agent, framework ## Summary Biến bằng chứng sản xuất thành các vấn đề ưu tiên và các đánh giá tùy chỉnh giúp cải thiện prompt, tool, model, memory, skills và code harness\. Khi xây dựng agent cho lĩnh vực của bạn, điểm benchmark chung có thể không giải thích được các lỗi của nó\. Một agent có thể chọn sai tool, đi theo nhánh workflow sai, bỏ sót context liên quan, dùng model không cần thiết tốn kém, hoặc hoàn thành task mà không đáp ứng yêu cầu cụ thể của lĩnh vực\. Cải thiện agent cần nhiều hơn là fine\-tune model\. Prompt, tool, routing, memory, skills, control flow và các code khác đều định hình độ tin cậy khi sản xuất\. Traces giúp điều tra lỗi, còn evaluations giúp đo lường xem thay đổi có cải thiện hành vi agent không\. Hướng dẫn này đi qua một chu trình tối ưu hóa hoàn chỉnh: dùng NVIDIA NeMo Compass để xác định lỗi trong traces đã ghi, tạo evaluation bằng NVIDIA NeMo Eval Author, cập nhật hướng dẫn của agent, và so sánh kết quả trên các task phát triển và task giữ lại\. Theo dõi blueprint NemoClaw của NVIDIA để tối ưu agent\. Blueprint này dùng Hermes Agent trong sandbox OpenShell của NVIDIA, với traces đã ghi từ một công ty hư cấu\. Một lần gọi tool sai có thể làm hỏng toàn bộ task\. Nguyên nhân có thể là mô t… ## Sources - [Story source]()