Inteligența artificială evoluează rapid dincolo de simple prompturi și răspunsuri. Din ce în ce mai mult, organizațiile explorează fluxuri de lucru de AI agentic (agentic AI workflows) – sisteme în care mai multe modele de AI, instrumente și agenți pot lucra împreună pentru a finaliza sarcini complexe, în mai mulți pași, cu o intervenție manuală minimă. În loc să se bazeze pe un singur LLM sau model, aceste fluxuri de lucru combină capabilități specializate de AI, cum ar fi raționamentul, codarea, recunoașterea vocală, înțelegerea vizuală și automatizarea, în sisteme coordonate, concepute în jurul nevoilor din lumea reală.Mini-stația de lucru AI Acer Veriton GN100, bazată pe platforma NVIDIA DGX Spark™, este concepută pentru a susține local aceste fluxuri de lucru AI emergente. Alimentat de supercipul NVIDIA Grace Blackwell GB10, GN100 oferă o performanță AI de până la 1 petaFLOP în format FP4 și 128 GB de memorie unificată într-un format compact de mini-stație de lucru. Datorită tehnologiei de rețea NVIDIA ConnectX-7, această stație de lucru este, de asemenea, scalabilă până la patru sisteme conectate, oferind suplimentar până la 512 GB de memorie și până la 700 de miliarde de parametri pentru a rula modele mai mari. Aceasta oferă resursele de calcul necesare pentru a susține modele de limbaj mari, sisteme AI multimodale și agenți AI conectați direct pe infrastructura locală.
O parte din ceea ce face ca aceste fluxuri de lucru să fie practice este framework-ul NVIDIA NemoClaw, anunțat recent și din ce în ce mai popular. NemoClaw este un framework open-source care demonstrează cum se pot adăuga controale de confidențialitate și securitate agenților AI precum OpenClaw. Cu o singură comandă, oricine poate rula agenți mereu activi, care evoluează singuri, pe mini-stația de lucru AI Acer Veriton GN100. Iar atunci când este combinat cu instrumentele disponibile în ghidul NVIDIA DGX Spark playbook, acest lucru permite modelelor de raționament, asistenților de codare și altor instrumente enterprise să lucreze împreună pe GN100 ca sisteme coordonate, adaptate nevoilor specifice într-un mediu mai sigur.
Luate împreună cu instrumente de dezvoltare asistate de AI, cum ar fi Claude Code și Cursor, aceste fluxuri de lucru modulare permit organizațiilor să construiască agenți AI mereu activi, capabili să proceseze comenzi vocale, să analizeze conținut vizual, să asiste la sarcini de codare și să automatizeze parțial fluxuri de lucru complexe la nivel local. Acest lucru oferă dezvoltatorilor, educatorilor, cercetătorilor și companiilor o mai mare flexibilitate de a experimenta cu sisteme AI avansate, menținând în același timp un control mai strict asupra implementării, performanței, securității și confidențialității datelor în cadrul infrastructurii locale.
Înțelegerea NVIDIA NemoClaw și a fluxurilor de lucru de AI agentic
Pe măsură ce organizațiile construiesc tot mai mult sisteme AI integrate care combină mai multe modele, agenți și instrumente, fluxurile de lucru devin din ce în ce mai capabile și autonome. În loc să se bazeze pe un singur asistent AI, aceste medii coordonează mai multe sisteme împreună în cadrul unor fluxuri de lucru guvernate, concepute pentru a satisface nevoile specifice ale organizației.
Construit în jurul software-ului NVIDIA Agent Toolkit, NemoClaw instalează NVIDIA OpenShell pentru a impune politici de confidențialitate și securitate (guardrails) bazate pe reguli. Acestea ajută la definirea modului în care agenți precum OpenClaw, Hermes, Claude Code sau Codex se comportă, accesează datele și interacționează cu instrumentele aprobate în timpul execuției, fără a fi necesară nicio modificare a codului. Acest lucru oferă organizațiilor un control mai mare asupra comportamentului agenților AI, ajutând în același timp la reducerea riscurilor precum accesul neautorizat, executarea necontrolată a instrumentelor sau expunerea neintenționată a datelor.
Organizațiile pot folosi o varietate de agenți de codare și instrumente AI în timp ce implementează fluxuri de lucru local sau în medii de infrastructură mai largi, în funcție de nevoile operaționale. Această arhitectură devine din ce în ce mai importantă pe măsură ce agenții și sistemele AI interacționează mai direct cu documentația internă sensibilă, datele de cercetare, codul sursă sau sistemele. Deoarece aceste fluxuri de lucru pot rămâne implementate local pe platforme precum Acer Veriton GN100, organizațiile mențin un control mai mare asupra confidențialității, infrastructurii și costurilor operaționale, permițând în același timp fluxuri de lucru mai avansate asistate de AI.
NVIDIA Agent Toolkit cu OpenShell, precum și modelele deschise cum ar fi NVIDIA Nemotron, susțin sisteme AI care nu sunt doar modulare și scalabile, ci și guvernate continuu în timpul execuției – ajutând organizațiile să construiască agenți AI mai capabili, menținând în același timp o supraveghere mai puternică, control și o eficiență îmbunătățită a costurilor.
Dezvoltarea asistată de AI și fluxurile de lucru personalizabile ale modelelor
Pornind de la acest mediu guvernat de AI, următorul pas este modul în care organizațiile asamblează și perfecționează efectiv aceste sisteme în practică. În loc să implementeze configurații AI fixe, echipele proiectează din ce în ce mai mult fluxuri de lucru prin combinarea diferitelor modele și instrumente specializate pentru a se potrivi nevoilor specifice de dezvoltare și operaționale.
În această abordare centrată pe model, ghidul DGX Spark playbook menționat anterior evidențiază modul în care sistemele AI pot fi construite din componente modulare, mai degrabă decât dintr-un singur model monolitic. De exemplu, modelele vizual-lingvistice (VLM) pot fi utilizate pentru a interpreta imagini, diagrame sau conținut vizual, în timp ce modelele de recunoaștere automată a vorbirii (ASR) pot fi folosite pentru a permite comenzi vocale și interacțiuni naturale.
În loc ca acestea să fie tratate ca niște componente de sine stătătoare, accentul se mută pe construirea de fluxuri de lucru pentru agenți bazate pe sarcini, unde fiecare componentă contribuie cu o capacitate specifică în cadrul unui proces orchestrat. Acest lucru poate arăta ca un flux de lucru care începe cu modelul ASR ce preia o intrare vocală sau o comandă, urmat de modelul VLM care interpretează contextul vizual conex, înainte de a transmite datele structurate unui agent de raționament care determină următoarea acțiune sau răspuns. În cadrul framework-ului NemoClaw și OpenShell, aceste fluxuri de lucru se pot executa cu permisiuni definite, limite de acces la instrumente și interacțiuni controlate între componente.
Această modularitate susține, de asemenea, experimentarea continuă. În loc să se limiteze la o singură configurație AI, organizațiile pot神器 itera pe diferite combinații de modele pentru a optimiza precizia, performanța sau specializarea pe sarcini. În timp, fluxurile de lucru pot evolua pe măsură ce apar noi modele sau se schimbă cerințele.
Pentru a susține acest nivel de procesare simultană AI, Acer Sense Pro oferă vizibilitate și control la nivel de sistem asupra performanței CPU și GPU, utilizării memoriei, stocării și alocării resurselor atunci când rulează simultan mai multe modele și agenți. Acest lucru ajută echipele să înțeleagă mai bine cum sunt distribuite sarcinile de lucru pe sistem și să mențină stabilitatea atunci când testează pipeline-uri mai complexe cu modele multiple.
Pentru a sprijini în continuare evaluarea și optimizarea modelelor, Acer Sense Pro include, de asemenea, un instrument de testare LLM Benchmark Tool, care permite compararea rapidă a mai multor modele. Acesta evaluează metrici cheie de performanță, cum ar fi Tokeni pe secundă (Tokens Per Second) și Timpul până la primul token (Time to First Token), ajutând echipele să identifice și să selecteze cel mai potrivit model pentru inferența AI pe baza cerințelor reale de încărcare. În plus, un agent AI integrat cu documentația de produs și manualele de sistem încorporate ajută echipele să depaneze, să configureze și să își optimizeze fluxurile de lucru rapid și ușor.
Oferind o perspectivă mai clară asupra comportamentului sistemului în timpul sarcinilor intense de AI, Acer Sense Pro devine un strat practic pentru gestionarea experimentelor înainte de scalarea fluxurilor de lucru în mediile de producție.
De asemenea, Acer Sense Pro simplifică configurarea mediilor de AI agentic prin implementarea NemoClaw printr-un singur clic. Selectând „NemoClaw” în Acer Sense Pro, sistemul execută și finalizează automat procesul de implementare. Odată instalat, selectarea din nou a opțiunii „NemoClaw” oferă acces direct la panoul de control NemoClaw, permițând utilizatorilor să înceapă rapid configurarea și gestionarea fluxurilor de lucru ale agenților fără a trece printr-o configurare manuală complexă.
Concluzie
Aceste fluxuri de lucru AI, din ce în ce mai modulare și ghidate de agenți, marchează o tranziție către agenți AI mai personalizabili și specifici fiecărei sarcini. Prin combinarea modelelor specializate, a instrumentelor pentru dezvoltatori precum OpenClaw cu modulele și componentele sale preconstruite pentru agenți, a framework-urilor de orchestrare precum NemoClaw și a instrumentelor concepute pentru fluxurile de lucru de dezvoltare din lumea reală, organizațiile pot construi sisteme AI care reflectă mai bine propriile nevoi operaționale într-un mediu sigur și protejat.
Cu platforme precum mini-stația de lucru AI Acer Veriton GN100 care oferă fundația locală de calcul și Acer Sense Pro care susține vizibilitatea și optimizarea, echipele pot experimenta, perfecționa și scala mai ușor aceste fluxuri de lucru, beneficiind de un control și o flexibilitate sporite.
