NVIDIA Nemotron Achieves Benchmark-Leading Performance With LangChain Deep Agents Harness

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 现已提供领先的性能，并且与主要的闭源模型相比，成本更低，同时还采用了最大且应用最广泛的 AI 代理编排平台。

LangChain 对其 Deep Agents 进行了优化，以适应 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，在开源模型中实现了最高的准确度，同时完成了更多任务，吞吐量更高，并且每次运行的推理成本比领先的闭源模型低 10 倍。

根据 LangChain 的 Deep Agents 基准测试结果，Nemotron 3 Ultra 在商业任务方面的表现也与得分最高的闭源模型相当。此过程中无需对模型进行任何重新训练，所有性能提升均来自于对模型周围环境的优化，而非模型本身。

通过将成本降低十分之一，使用 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 的团队能够持续进行评估，更快地进行实验，并在更多业务领域构建专门的代理。

LangChain 的代理工程平台每月下载量超过 2 亿次。通过专门为 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 优化其 Deep Agents，该平台能够实现高性能代理，它们能完成更多任务，运行速度更快，并为企业提供一个完全开放的堆栈，企业可以对其进行定制、拥有并随时随地运行。

LangChain 联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 表示：“构建更优代理的方法在于不断改进模型周围的系统。当团队能够协同优化内存、工具使用、评估和模型行为时，这些方面的改进会产生复合效应。我们与 NVIDIA 的合作表明，企业可以在保持对所构建代理系统控制权的同时，从开放堆栈中获得强大的性能。”

Abridge、Amdocs 和 Box 正在将专门的代理直接嵌入其平台中，而全球系统集成商 EY 正在扩展其 NVIDIA 实现能力，围绕 LangChain Deep Agents 的 NVIDIA NemoClaw 蓝图，帮助客户在关键工作流程中定制、评估和管理专门的代理。

NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 最近与 Chase 进行了会谈，讨论了在过去六个月中企业有用 AI 实现的飞跃。

优化环境而非微调

LangChain 团队将 Nemotron 3 Ultra 置于其公开的 Deep Agents 基准测试套件中进行测试，然后分析了深度代理的执行轨迹，以精确找出其失分之处。该团队没有重新训练模型，而是优化了模型周围的环境——调整了系统提示、工具描述和中间件。

今天，所有使用 LangChain Deep Agents 和 Nemotron 3 Ultra 的开发者都可以利用这些优化——优化的配置可直接通过 LangChain 获取。

可自主拥有的开放堆栈

NVIDIA NemoClaw for LangChain Deep Agents 是一个开放的参考蓝图，它将这项工作打包，供企业构建自己的专门 AI——模型、工具和运行时系统——并针对其自身工作流程进行优化。它结合了针对 Nemotron 3 Ultra 优化的 LangChain Deep Agents 代码，以及用于安全执行代理操作的 NVIDIA OpenShell 安全运行时。

一个开放的模型、一个开放的代理编排平台和一个开放的安全运行时意味着企业可以拥有端到端的完整堆栈。他们可以围绕其业务的独特专长进行定制，持续改进，并随时随地运行——在自己的基础设施、自己的云、自己的治理体系中。

随着代理承担越来越多的高风险工作，这种区分变得更加重要。从回答问题的 AI 助手转向在核心系统中采取行动的代理，改变了企业从 AI 中获得的价值。

NemoClaw for LangChain Deep Agents 和优化的 Nemotron 3 Ultra 模型配置现已可用。开发者可以直接从 LangChain 获取优化的 Deep Agents，或者使用 NemoClaw for LangChain Deep Agents 蓝图作为起点，从头开始构建专门的代理。

入门指南

LangChain 开发者可以通过 Baseten、Crusoe Cloud、DeepInfra、Fireworks、Nebius 和 Together AI 平台访问 Nemotron 3 Ultra，从而获得直接、托管的生产环境优化代理路径。

EY 可以帮助企业立即开始构建自己的专门代理，使用这个开放的软件堆栈。

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