Agentenbasierte KI-Lösungen
Entdecken Sie die hoch entwickelten Bausteine von KI-Agenten, die logisch denken, planen und handeln können.
Video | Blog | Für Entwickler
Überblick
Systeme für agentische KI bestehen aus autonomen, langlaufenden Agenten, die in komplexen, mehrstufigen Abläufen schlussfolgern, planen und handeln. In Multi-Agenten-Systemen erfassen Teams von Agenten Daten aus vielen Quellen, koordinieren Aufgaben und erledigen ihre Arbeit eigenständig.
Mit diesen Funktionen verwandeln KI-Agenten Unternehmensdaten in umsetzbare Erkenntnisse und verbessern sich kontinuierlich durch ein Daten-Flywheel, bei dem menschliches und KI-Feedback genutzt wird, um Modelle zu verfeinern und Ergebnisse zu verbessern.
Demos
Vorteile
Offene Modelle, APIs und Microservices wie NVIDIA NIM™ und NeMo™ erleichtern die Entwicklung, Anpassung und Zusammenstellung von KI-Agenten für jede Domäne.
NVIDIA basiert auf der weltweit führenden beschleunigten Computing-Plattform und ermöglicht schnellere Schlussfolgerungen, einen höheren Durchsatz und unternehmensgerechte Skalierung in der Cloud, vor Ort und am Netzwerkrand.
Jede KI-Reise ist einzigartig. Mit dem modularen Stack von NVIDIA können Sie nur das übernehmen, was Sie benötigen – Modelle, Daten, Frameworks oder vollständige KI-Fabriken –, um mit Zuversicht vom Prototyp in die Produktion überzugehen.
NVIDIA baut auf Open-Source-Modellen, Daten und Rezepten auf, sodass Unternehmen sehen können, wie ihre KI entwickelt wird, sie sicher anpassen und mit Zuversicht bereitstellen können.
Technologie
Das NVIDIA Agent Toolkit ist eine Sammlung von Modellen, Runtimes und Bibliotheken für die Erstellung, Sicherung und Optimierung autonomer, langlaufender Multi-Agenten-Systeme. Es bietet Entwicklern die Werkzeuge zur Erstellung von Reasoning-Agenten, die Tools, Code und Daten sicher verwenden.
Anwendungsfälle
Erfahren Sie, wie Unternehmen in verschiedenen Branchen agentenbasierte KI nutzen, und starten Sie Ihre agentenbasierte KI-Entwicklung mit kuratierten Beispielen.
Alle Branchen
Spezialisierte agentenbasierte Systeme benötigen riesige, hochwertige Datensätze, deren Sammlung aus realen Quellen langsam und kostspielig ist. Synthetische Daten, die durch Simulationen oder generative KI-Modelle erstellt werden, können diesen Engpass beseitigen, indem sie unbegrenzte Trainingsszenarien ohne Datenschutzbeschränkungen oder Qualitätsprobleme erstellen. Dies ermöglicht eine schnellere Entwicklung von Schlussfolgerungsmodellen für große Sprachmodelle (LLMs), mehrstufigen Entscheidungsträgern und multimodalen KI-Assistenten.
Alle Branchen
Hochempfindliche, genaue und interaktive KI-Agenten für die Videoanalyse mit Multi-Kamera-Tracking können in Fabriken, Lagern, Einzelhandelsgeschäften, Flughäfen und Verkehrsknotenpunkten eingesetzt werden, um Mengen an Live- oder archivierten Videodaten zu durchsuchen und zu verstehen. Ihre Betriebsteams können durch umfassendere Erkenntnisse durch Abfragen und Interaktionen in natürlicher Sprache schneller bessere Entscheidungen treffen.
Alle Branchen
Unternehmen generieren hochrelevante, maßgeschneiderte und genaue Inhalte auf Grundlage ihres Domänen-Know-hows und ihres proprietären geistigen Eigentums.
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Biomolekulare generative Modelle und die Rechenleistung von GPUs können chemische Räume effizient erkunden und schnell verschiedene Sätze kleiner Moleküle generieren, die auf bestimmte Medikamentenziele oder Eigenschaften zugeschnitten sind.
Telekommunikation
Unternehmen in verschiedenen Branchen untersuchen, wie sie kostengünstig Erkenntnisse aus riesigen Mengen unstrukturierter und multimodaler Dokumente gewinnen können. Mit beschleunigtem Computing und KI von NVIDIA können Unternehmen intelligente Dokumentenverarbeitungspipelines einrichten, die PDFs, Berichte, Präsentationen und Webinhalte automatisch lesen, verstehen und Wissen daraus extrahieren. Dadurch werden statische Dateien mit höherer Genauigkeit, Skalierbarkeit, Energieeffizienz und Sicherheit in hochwertige Datenressourcen umgewandelt.
Erfolgsgeschichten
Ressourcen
Nächste Schritte