Штучний інтелект стрімко розвивається, виходячи за рамки простих промтів та відповідей. Організації все частіше досліджують агентні робочі процеси ШІ (agentic AI workflows) — системи, де кілька моделей ШІ, інструментів та агентів можуть працювати разом для виконання складніших, багатоетапних завдань з мінімальним ручним втручанням. Замість того, щоб покладатися на одну LLM або модель, ці робочі процеси об'єднують спеціалізовані можливості ШІ, такі як міркування, кодинг, розпізнавання мовлення, візуальне розуміння та автоматизація, у скоординовані системи, розроблені під реальні потреби.
Міні-робоча станція ШІ Acer Veriton GN100, створена на базі платформи NVIDIA DGX Spark™, розроблена для локальної підтримки цих нових робочих процесів ШІ. Працюючи на суперчипі NVIDIA Grace Blackwell GB10, GN100 забезпечує продуктивність ШІ до 1 петафлопса у форматі FP4 та 128 ГБ уніфікованої пам'яті у компактному форм-факторі міні-робочої станції. Завдяки мережевій технології NVIDIA ConnectX-7 ця робоча станція також масштабується до чотирьох підключених систем, що додатково забезпечує до 512 ГБ пам'яті та до 700 мільярдів параметрів для запуску більших моделей. Вона надає обчислювальні ресурси, необхідні для підтримки великих мовних моделей, мультимодальних систем ШІ та підключених агентів ШІ безпосередньо на локальній інфраструктурі.
Частиною того, що робить ці робочі процеси практичними, є нещодавно анонсований і дедалі популярніший фреймворк NVIDIA NemoClaw. NemoClaw — це фреймворк із відкритим вихідним кодом, який демонструє, як додати засоби контролю конфіденційності та безпеки до таких ШІ-агентів, як OpenClaw. За допомогою однієї команди кожен може запустити постійно активних агентів, що самостійно розвиваються, на своїй міні-робочій станції ШІ Acer Veriton GN100. А у поєднанні з інструментами, доступними в інструкції NVIDIA DGX Spark playbook, це дозволяє моделям міркування, асистентам кодингу та іншим корпоративним інструментам працювати разом на GN100 як скоординовані системи, адаптовані до конкретних потреб у більш захищеному середовищі.
У поєднанні з інструментами розробки на базі ШІ, такими як Claude Code та Cursor, ці модульні робочі процеси дозволяють організаціям створювати постійно активних ШІ-агентів, здатних обробляти голосові команди, аналізувати візуальний контент, допомагати із завданнями кодингу та автоматизувати частини складних робочих процесів локально. Це дає розробникам, освітянам, дослідникам та підприємствам більшу гнучкість для експериментів з передовими системами ШІ, зберігаючи при цьому суворіший контроль над розгортанням, продуктивністю, безпекою та конфіденційністю даних у локальній інфраструктурі.
Розуміння NVIDIA NemoClaw та агентних робочих процесів ШІ
Оскільки організації все частіше створюють інтегровані системи ШІ, які об'єднують кілька моделей, агентів та інструментів, робочі процеси стають ще більш спроможними та автономними. Замість того, щоб покладатися на одного ШІ-помічника, ці середовища координують роботу кількох систем разом у межах керованих робочих процесів, розроблених для задоволення конкретних потреб організації.
Створений на основі програмного забезпечення NVIDIA Agent Toolkit, NemoClaw інсталює NVIDIA OpenShell для впровадження політик конфіденційності та безпеки (guardrails). Це допомагає визначити, як агенти, такі як OpenClaw, Hermes, Claude Code або Codex, поводяться, отримують доступ до даних та взаємодіють із затвердженими інструментами під час виконання без жодних змін у коді. Це забезпечує організаціям більший контроль над поведінкою ШІ-агентів, допомагаючи знизити такі ризики, як несанкціонований доступ, неконтрольоване виконання інструментів або ненавмисне розкриття даних.
Організації можуть використовувати різноманітних агентів кодингу та інструменти ШІ під час розгортання робочих процесів локально або в ширших інфраструктурних середовищах залежно від операційних потреб. Ця архітектура стає все більш важливою, оскільки ШІ-агенти та системи безпосередньо взаємодіють із чутливою внутрішньою документацією, дослідницькими даними, вихідним кодом або системами. Оскільки ці робочі процеси можуть залишатися розгорнутими локально на таких платформах, як Acer Veriton GN100, організації зберігають більший контроль над конфіденційністю, інфраструктурою та операційними витратами, водночас використовуючи переваги більш просунутих робочих процесів за підтримки ШІ.
NVIDIA Agent Toolkit з OpenShell, а також відкриті моделі, такі як NVIDIA Nemotron, підтримують системи ШІ, які є не лише модульними та масштабованими, але й постійно контролюються під час виконання. Це допомагає організаціям створювати потужніших ШІ-агентів, зберігаючи при цьому сильніший нагляд, контроль та покращену економічну ефективність.
Розробка за допомогою ШІ та настроювані робочі процеси моделей
Спираючись на це кероване середовище ШІ, наступним кроком є те, як організації фактично збирають та вдосконалюють ці системи на практиці. Замість того, щоб розгортати фіксовані налаштування ШІ, команди все частіше проектують робочі процеси, поєднуючи різні спеціалізовані моделі та інструменти відповідно до конкретних розробницьких та операційних потреб.
У цьому моделецентричному підході згадана раніше інструкція DGX Spark playbook показує, як системи ШІ можна конструювати з модульних компонентів, а не з єдиної монолітної моделі. Наприклад, візуально-мовні моделі (VLM) можна використовувати для інтерпретації зображень, діаграм або візуального контенту, тоді як моделі автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) можна використовувати для увімкнення голосових команд та природної взаємодії.
Замість того, щоб розглядати їх як окремі компоненти, фокус зміщується на створення цільових агентних робочих процесів, де кожен компонент вносить свій внесок у певні можливості в межах організованого процесу. Це може виглядати як робочий процес, що починається з моделі ASR, яка фіксує голосове введення або команду, після чого модель VLM інтерпретує пов'язаний візуальний контекст, а потім передає структуровані вихідні дані агенту міркування, який визначає наступну дію або відповідь. У межах фреймворку NemoClaw та OpenShell ці робочі процеси можуть виконуватися з чітко визначеними дозволами, межами доступу до інструментів та контрольованою взаємодією між компонентами.
Ця модульність також підтримує постійні експерименти. Замість того, щоб зупинятися на одній конфігурації ШІ, організації можуть ітерувати різні комбінації моделей для оптимізації точності, продуктивності або спеціалізації завдань. З часом робочі процеси можуть розвиватися в міру появи нових моделей або зміни вимог.
Щоб підтримувати такий рівень паралельної обробки ШІ, Acer Sense Pro забезпечує видимість і контроль на рівні системи над продуктивністю CPU та GPU, використанням пам'яті, накопичувачів та розподілом ресурсів, коли кілька моделей та агентів працюють одночасно. Це допомагає командам краще зрозуміти, як навантаження розподіляється по системі, і підтримувати стабільність під час тестування складніших багатомодельних конвеєрів.
Для подальшої підтримки оцінки та оптимізації моделей Acer Sense Pro також містить інструмент тестування LLM Benchmark Tool, який дозволяє швидко порівнювати кілька моделей. Він оцінює ключові метрики продуктивності, такі як токени за секунду (Tokens Per Second) та час до першого токена (Time to First Token), допомагаючи командам визначати та вибирати найбільш підходящу модель для інференсу ШІ на основі реальних вимог до робочого навантаження. Крім того, інтегрований ШІ-агент із вбудованою документацією до продукту та системними посібниками допомагає командам швидко та легко усувати несправності, налаштовувати та оптимізувати свої робочі процеси.
Надаючи чіткіше уявлення про поведінку системи під час інтенсивних завдань ШІ, Acer Sense Pro стає практичним рівнем для керування експериментами перед масштабуванням робочих процесів у виробничі середовища.
Крім того, Acer Sense Pro також оптимізує налаштування агентних середовищ ШІ завдяки розгортанню NemoClaw в один клік. Вибравши «NemoClaw» в Acer Sense Pro, система автоматично запускає та завершує процес розгортання. Після інсталяції повторний вибір «NemoClaw» надає прямий доступ до панелі керування NemoClaw, дозволяючи користувачам швидко почати налаштування та керування робочими процесами агентів без необхідності проходити складне ручне налаштування.
Висновок
Ці дедалі більш модульні та керовані агентами робочі процеси ШІ знаменують перехід до більш настроюваних та специфічних для конкретних завдань ШІ-агентів. Поєднуючи спеціалізовані моделі, інструменти розробника, такі як OpenClaw з його готовими модулями та компонентами агентів, фреймворки оркестрації, такі як NemoClaw, та інструменти, розроблені для реальних робочих процесів розробки, організації можуть створювати системи ШІ, які краще відображають їхні власні операційні потреби у безпечному та захищеному середовищі.
Завдяки таким платформам, як міні-робоча станція ШІ Acer Veriton GN100, що забезпечує локальну обчислювальну базу, та Acer Sense Pro, що підтримує видимість і оптимізацію, команди можуть простіше експериментувати, вдосконалювати та масштабувати ці робочі процеси з більшим контролем та гнучкістю.
