Agentenbasierte KI-Lösungen
Transformieren Sie Ihr Unternehmen mit agentenbasierter KI
Erstellen Sie spezialisierte KI-Agenten, die Ihr Unternehmenswissen nutzen und innerhalb von Grenzen arbeiten, die Sie selbst definieren – mit dem NVIDIA Agent Toolkit.
Video | Blog | Für Entwickler
Überblick
Was ist agentenbasierte KI?
Agentische KI-Systeme nutzen autonome, langlaufende Agenten, um komplexe, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen – sie forschen, entscheiden und handeln, ohne bei jedem Schritt auf menschliche Eingaben zu warten. In Multi-Agenten-Systemen teilen spezialisierte Agenten die Arbeit, geben Informationen weiter und erledigen Aufgaben parallel.
Im Laufe der Zeit werden diese KI-Agenten smarter: Menschliches und KI-Feedback trainieren Modelle kontinuierlich neu, sodass jede Workflow-Ausführung die nächste verbessert.
Entwickler können mit dem NVIDIA Agent Toolkit spezialisierte Unternehmens-KI-Agenten erstellen – offene Modelle, Tools, Fähigkeiten und Bibliotheken sowie eine sichere Ausführungsumgebung, die es den Agenten ermöglicht, innerhalb der von Unternehmen definierten Grenzen zu agieren.
Demos
Agentenbasierte KI transformiert jedes Unternehmen
Verwandeln Sie 3D-Workflows in simulationsfähige Umgebungen
Entdecken Sie die Entwicklung weg von Modellen und hin zu spezialisierten KI-Agenten
Beschleunigen Sie die Chipverifizierung mit KI-Agenten
Erstellen Sie zuverlässige Agenten für Unternehmensarbeitsabläufe
Vorteile
Erstellen Sie KI-Agenten, die Sie anpassen und steuern können
Schnellere Produktionszeit
Offene NVIDIA Nemotron-Modelle, Tools und Fähigkeiten sowie eine sichere Laufzeit – die sich in das Framework Ihrer Wahl integrieren lassen. Alles, was benötigt wird, um ohne Neuanfang vom Prototyp in die Produktion zu gelangen.
Für Enterprise-Skalierung entwickelt
Von einem einzigen Pilotprojekt bis hin zu Tausenden gleichzeitiger Workflows bietet die beschleunigte Computing-Plattform von NVIDIA die Geschwindigkeit, den Durchsatz und die Zuverlässigkeit, die Unternehmen benötigen – in der Cloud, vor Ort oder am Edge.
Modulares Design
Alles, was Unternehmen benötigen, um KI-Agenten zu entwickeln und auszuführen, die für die Zusammenarbeit entwickelt wurden. Nehmen Sie den gesamten Stack oder schichten Sie einzelne Komponenten ein – in beiden Fällen bauen Sie auf einer Grundlage auf, die skaliert werden kann.
Vertrauen durch Transparenz
NVIDIA baut auf Open-Source-Modellen, Daten, Tools und Rezepten auf, sodass Unternehmen die Arbeitsweise ihrer KI-Agenten verstehen, anpassen und steuern können.
Technologie
Erstellen mit dem NVIDIA Agent Toolkit
Verbinden Sie Agenten mit Unternehmensdaten und -tools, passen Sie sie an spezielle Arbeitsabläufe an und steuern Sie, auf welche Daten sie zugreifen und was sie tun können. Wählen Sie die offenen Modelle, Bibliotheken und Blueprints aus, die zu Ihren Bedürfnissen passen.
Anwendungsfälle
Digitale Coworker in verschiedenen Branchen bei der Arbeit
Erfahren Sie, wie Unternehmen Always-on-Agenten einsetzen, um komplexe, hochwertige Aufgaben zu bewältigen.
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EDA Autonomous Engineer
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Agenten für Videoanalyse
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IT-Service-Desk-Agent
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Agenten für Gesundheit und Biowissenschaften
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Agenten für Cyber-Verteidigung
Halbleiter
Autonomous EDA Engineer
Das Design und die Verifizierung komplexer Chips erfordern die Orchestrierung Dutzender spezialisierter Tools in monatelangen Workflows – eine Arbeit, die langsam, teuer und durch Engineering-Kapazitäten eingeschränkt wird. Mit dem NVIDIA Agent Toolkit und NemoClaw entwickeln Partner autonome KI-Ingenieure, die Multi-Tool-EDA-Workflows ohne Übergabe planen und ausführen – und so wochenlange RTL-Verifizierungszeit auf Stunden verkürzen.
Alle Branchen
Agenten für Videoanalyse
Herkömmliche Videoanalysen erkennen nur das, wofür sie trainiert wurden – und verlieren den Kontext und die Komplexität realer Operationen. Eine neue Generation hochpräziser Videoanalyse-Agenten geht über die Erkennung hinaus, um riesige Mengen an Live- und aufgezeichneten Videos in Fabriken, Lagern, Einzelhandelsgeschäften, Flughäfen und Straßen wahrzunehmen, logische Schlüsse zu ziehen und darauf zu reagieren. Diese Agenten wurden mit NVIDIA Metropolis VSS Blueprint und Cosmos entwickelt und helfen Betriebsteams, schneller bessere Entscheidungen zu treffen und neue Möglichkeiten für die Automatisierung zu erschließen.
Unternehmens-IT
IT-Service-Desk-Agent
Der Support der Stufe 1 ist volumenstark, repetitiv und teuer – erfordert jedoch eine sorgfältige Governance und Prüfbarkeit. Ein digitaler Mitarbeiter am IT-Service-Desk, der mit dem NVIDIA Agent Toolkit entwickelt wurde, kann eingehende Support-Tickets analysieren, Ursachen mithilfe von Wissen und historischen Daten untersuchen und Korrekturen über Unternehmenstools hinweg ausführen, wobei ganze Workflows autonom abgeschlossen werden und gleichzeitig die vollständige Governance und Kontrolle gewahrt bleibt.
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Agenten für Gesundheit und Biowissenschaften
KI-Agenten verändern die Arbeitsweise von Klinikern, Forschern und Entwicklern – von der Automatisierung komplexer Workflows in den Bereichen Medikamentenentwicklung, klinische Dokumentation, Entscheidungsunterstützung, Robotik und Krankenhausautomatisierung bis hin zur Patientenbindung. Diese Agenten basieren auf der offenen Modellinfrastruktur von NVIDIA und zielen darauf ab, Entdeckungen zu beschleunigen und die Ergebnisse in jeder Phase des Pflege- und Entdeckungskontinuums zu verbessern.
Cybersicherheit
Agenten für Cyber-Verteidigung
Sicherheitsteams sind täglich mit Tausenden von Warnungen konfrontiert und haben zu wenig Zeit, um jede einzelne gründlich zu untersuchen. Digitale Mitarbeiter in der Cyber-Verteidigung, die mit NVIDIA Agent Toolkit und Nemotron-Reasoning-Modellen entwickelt wurden, können Bedrohungen autonom überwachen, Vorfälle priorisieren und Reaktionen koordinieren – sodass sich Analysten auf die Bedrohungen mit der höchsten Priorität konzentrieren können, während Agenten das Volumen bewältigen.
Erfolgsgeschichten
Wie Branchenführer Innovationen mit agentenbasierter KI vorantreiben
Ressourcen
Neueste Entwicklungen zu agentenbasierten KI-Ressourcen
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Nächste Schritte