2026. július 28., kedd · Eszközök

Az NVIDIA nyílt forráskódú NOOA ügynökkeretet mutatott be

Az NVIDIA Labs technikai blogján jelentette be a NOOA (NVIDIA Labs Object-Oriented Agents) nevű, nyílt forráskódú, objektumorientált AI-ügynökkeretet. A vállalat közlése szerint a rendszer minden ügynököt egyetlen Python osztályként kezel, ahol a metódusok a képességeket, a mezők az állapotot, a docstringek pedig a promptokat testesítik meg, a típusannotációk pedig kikényszerített szerződésként működnek. A keretrendszer típusos, kapcsolati memóriát tart fenn egy emberi szemmel is olvasható SQLite-adatbázisban, ami az NVIDIA szerint feleslegessé teszi a kontextus-tömörítést. A cég állítása alapján a NOOA a SWE-bench Verified, a CyberGym L1 és az ARC-AGI-3 benchmarkokon jobb pontosságot és alacsonyabb tokenköltséget ér el a korábbi keretrendszerekhez képest, a kódot és kiértékeléseket pedig nyilvánosan elérhetővé tették.

Miért fontos?

Az NVIDIA szerint az ügynöki keretrendszer felépítése önmagában is jelentős teljesítmény- és költségkülönbséget okozhat azonos alapmodell mellett, amit a nyilvános kód és benchmarkok lehetővé tesznek ellenőrizni.

Források

NVIDIA Technical Blog Hivatalos

Említve a tudásbázisban

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI eszközök #NVIDIA#AI ügynökök

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 28., kedd napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Cursor agens-raja: olcsóbb modellek is elég jók, ha erős AI tervez

Cursor egy frissített AI-ügynök-flottát állított szembe elődjével: mindkettőnek dokumentáció alapján, forráskód és internet nélkül kellett újraépítenie az SQLite adatbázis-motort Rust nyelven. A cég állítása szerint az új rendszer minden konfigurációban 100%-os eredményt ért el a teszteken, míg a régi ügynökraj saját összefésülési konfliktusaiba fulladt. Az architektúra szétválasztja a szerepeket: drága "tervező" modellek bontják részfeladatokra a célt, olcsóbb "munkás" modellek pedig végrehajtják azokat, ami Cursor szerint elsősorban a kontextuskezelést oldja meg. A cég emiatt saját verziókezelő rendszert épített, mert a másodpercenkénti ezres commit-sebesség olyan konfliktusokat, például "split-brain" jelenségeket okozott, amilyeneket emberi fejlesztőcsapatok sosem tapasztalnak.

Az NVIDIA bemutatta a hatodik generációs NVLink hálózati technológiát az AI-gyárak számára

Az NVIDIA technikai blogján ismertette a hatodik generációs NVLink skálázási hálózatot, amelyet kifejezetten AI-gyárak számára terveztek. A vállalat szerint a technológia GPU-nként akár 3,6 TB/s sávszélességet, rack-szinten 260 TB/s összesített sávszélességet és 130 TFLOPS hálózaton belüli számítási kapacitást biztosít, jelentősen felülmúlva a hagyományos Ethernet-megoldásokat nagy méretű nyelvi modellek és MoE-architektúrák esetén. Az NVIDIA állítása alapján a Hopper-ről Blackwell-generációra való áttérés ötvenszeres javulást hozott a tokenek per watt mutatóban. A platform szoftveres integráció (Dynamo, TensorRT-LLM, NCCL, NIXL) mellett üzembiztonsági funkciókat is kínál, mint a menet közbeni frissítés, dinamikus útválasztás és melegtárolócserélhető kapcsolók. A jövőbeli bővíthetőséget az NVLink Fusion és az NVLink-C2C technológiák szolgálják.

Az NVIDIA bizalmas számítástechnikája a Blackwell GPU-kon 98%-os teljesítményt nyújt hardveres AI-biztonság mellett

Az NVIDIA műszaki blogján közzétett benchmarkok szerint a Blackwell GPU-kra épülő Confidential Computing (CC) technológia minimális teljesítményveszteséggel biztosít hardverszintű védelmet az AI-inferencia során. A vállalat állítása alapján a HGX B300-on futtatott Qwen 3.5-397B modellel végzett tesztek azt mutatták, hogy a CC bekapcsolása jellemzően 8% alatti áteresztőképesség- és késleltetés-többletet okoz, vagyis a teljesítmény eléri a védelem nélküli megoldás 98%-át. A biztonság alapja a gyártáskor a chipbe égetett privát aláírókulcs, az NVLink titkosítás és a távoli hitelesítés (NRAS). Az NVIDIA kiemeli, hogy optimalizálásokkal – CC-safe autotuning, aszinkron D2H másolás, CUDA-gráf támogatás – sikerült a biztonságos munkabeadás és a titkosított sávszélesség korlátait kompenzálni, így a rendszer termelési szintű, szabályozásnak megfelelő telepítésekre is alkalmas.

NVIDIA ModelExpress: modellsúlyok villámgyors elosztása GPU-k között a klaszterben

Az NVIDIA bemutatta a ModelExpress (MX) nevű platformot, amely a nagy nyelvi modellek súlyainak klaszteren belüli mozgatását gyorsítja fel. A rendszer a betöltés előtt megkeresi, hol található már kompatibilis súlymásolat, és a leggyorsabb elérhető útvonalat választja: ha egy kiszolgáló társgépen megvannak a súlyok, azokat közvetlenül GPU-ról GPU-ra másolja RDMA-n keresztül az NIXL könyvtár segítségével, elkerülve az objektumtárolót, a lemezt és a gazdagép memóriáját. Az NVIDIA szerint az MX a DeepSeek-V4 Pro súlyait és a JIT kernelgyorsítótárat kevesebb mint 10 másodperc alatt képes átvinni egy új replikába. A platform többszálú streamelést, elosztott atomi gyorsítótárazást és GPUDirect Storage támogatást alkalmaz, valamint integrálódik a vLLM, SGLang, Dynamo és llm-d keretrendszerekkel, így az éles LLM-telepítések hidegindítási és skálázási idejét jelentősen csökkenti.