NVIDIA amplia toolkit para agentes de IA com dados internos

Anúncio feito no GTC Berlim, em 21 de outubro de 2026, inclui recursos para busca, previsão e controle de acesso dos agentes.

A NVIDIA anunciou, durante o GTC Berlim em 21 de outubro de 2026, a ampliação do NVIDIA Agent Toolkit, conjunto de ferramentas de código aberto para a criação de agentes corporativos de inteligência artificial. Segundo a empresa, a atualização busca permitir que esses agentes usem dados internos para embasar respostas, previsões e ações, sob controles definidos pelas organizações.

O lançamento inclui a NVIDIA Agent Knowledge Foundation, base que reúne bibliotecas CUDA-X, modelos abertos, ambiente de execução e ferramentas para agentes. De acordo com a NVIDIA, a estrutura pode ser usada sem mover os dados corporativos, reconstruir fluxos de trabalho existentes ou alterar os controles de governança já adotados.

Recursos para organizar e consultar dados empresariais

Entre os componentes está a biblioteca Auto-Ontology, que, segundo a companhia, traduz dados brutos em conceitos de negócio como clientes, produtos e pedidos, além de mapear suas relações. A base também traz os modelos Nemotron Retriever e a família Kumo Structured, formada por Kumo Tabular, Kumo Relational, Kumo Time Series e Kumo Forecast.

A NVIDIA afirma que esses recursos ajudam agentes a localizar informações relevantes, interpretar seu contexto para o negócio e fazer previsões. A empresa cita o uso da Agent Knowledge Foundation em sua cadeia de suprimentos com a Palantir, por meio das plataformas Foundry, Ontology e AIP.

Limites de acesso e projetos de referência

O pacote incorpora ainda o NVIDIA OpenShell, ambiente de execução que, segundo a fabricante, permite às empresas controlar o que os agentes podem acessar e realizar. Os blueprints NemoClaw funcionam como projetos de referência para a criação de agentes especializados; o modelo mais recente é voltado à otimização gradual de tarefas.

A NVIDIA também relata integrações com Databricks e Snowflake. Sobre desempenho, a companhia informa que um reranker ajustado da SAP rodou quase três vezes mais rápido e que a ServiceNow reduziu a latência em quase um quarto; o comunicado não detalha a metodologia dessas medições.

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