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LangChain 和 NVIDIA 推出适用于企业代理的 NemoClaw Deep Agents 蓝图 美通社 太平洋夏令时间 2026 年 7 月 8 日星期三上午 8:00 3 分钟读取 NVDA -0.11% LangChain Deep Agents 蓝图的 NemoClaw 为企业提供了一个参考架构，用于构建具有基准领先性能且推理成本降低 10 倍以上的开放代理系统 旧金山，2026 年 7 月 8 日/美通社/ -- LangChain今天发布了NemoClaw for LangChain Deep Agents蓝图，该蓝图与NVIDIA共同开发，旨在帮助企业构建、评估和部署先进的开放代理系统。
NemoClaw 蓝图架构 随着企业将代理投入生产，他们围绕该模型构建的系统将成为有价值的 IP。代理内存、工作流程、跟踪、模型权重和调整数据是特定于业务的专有智能。团队需要一种方法来掌控这项工作，随着时间的推移对其进行改进，并根据组织所需的性能、成本控制和治理来运行代理。这个新蓝图结合了 LangChain Deep Agents Code 、NVIDIA Nemotron 3 Ultra 和 NVIDIA OpenShell 运行时，因此团队可以根据其工作负载定制代理、安全部署它们并以更低的成本运行它们。性能领先，成本降低 10 倍 LangChain 的评估基准表明，企业现在可以从开放的代理堆栈中获得性能最佳的代理。在LangChain的代理评估套件中，使用LangChain Deep Agents进行评估的NVIDIA Nemotron 3 Ultra以4.48美元的成本获得了0.86的总分。表现第二接近的模型成本为 43.48 美元，使得 Nemotron 3 Ultra 在此基准测试中的推理成本降低了大约 10 倍。结果反映了为 Nemotron 3 Ultra 进行的线束定制。
LangChain 调整了代理如何使用工具、管理上下文以及使用深度代理评估中间步骤。对于企业来说，关键的一点是，当团队围绕工具使用模式、上下文要求和特定于其业务的工作流程一起调整模型和利用时，代理性能会提高。
LangChain 联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 表示：“打造更好的代理的方法是围绕模型不断改进系统。” “当团队可以一起调整内存、工具使用、评估和模型行为时，它们就会复合。我们与 NVIDIA 的合作表明，企业可以从开放堆栈获得强大的性能，同时保持对其正在构建的代理系统的控制。”较低的推理成本也使得在生产中运行和评估更专业的代理变得可行。团队可以为特定领域创建代理，使用评估和跟踪来衡量性能，并根据工作流程的变化调整工具。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“超级特工已经到来。” “借助 NVIDIA Nemotron、LangChain 线束、NVIDIA OpenShell 运行时和公司自有数据等开放模型，每个企业都可以构建自定义代理来了解其业务、使用其工具并将知识转化为行动。人工智能的未来不会是一刀切的 — 企业将使用人工智能云服务并构建自己的人工智能，由其专有数据、专业知识和工作流程塑造，并在任何运营地点安全可靠地运行它。” Harrison Chase 和 Jensen Huang 在今天发布的炉边谈话中讨论了蓝图、开放代理系统以及低成本企业 AI 代理的路径。蓝图如何运作 LangChain Deep Agents 的 NemoClaw