如果說蒸汽機解放了人類的體力，電腦延伸了人類的腦力，那麼在人工智慧時代，我們正迎來一場更為深刻的變革——智能體（Agent）崛起下，其不再僅僅是工具，而是具備自主思考、決策和行動能力的智能「協作者」。
AI智能體並非簡單的腳本或自動化程序。其是高度集成的智能系統。想像一下，這是一個能夠理解自然語言指令、自主搜索並整合資訊、進行邏輯判斷並採取行動的數字實體。
這些AI智能體可以「深入」企業的各個角落，承擔起此前需要大量人力投入的複雜任務。從財務報表的智能分析、市場數據的實時監控，到客戶諮詢的個性化應答、供應鏈風險的預測預警，AI智能體展現出了驚人的效率和準確性 。
尤為值得關注的是，AI智能體正在從單體應用走向協同化、系統化的「多智能體系統」架構——數百個擁有不同專長和目標的AI智能體能夠無縫協作，共同完成複雜、跨部門的綜合性任務 。
AI智能體的強大能力並非一蹴而就，它們如同初生的生命，需要在與環境的交互中不斷學習和成長。而驅動這種成長的核心機制，便是「數據飛輪」——一個持續循環、自我強化的AI智能體優化閉環 。
NVIDIA NeMo：為代理式 AI 構建「數據飛輪」的三重數據流
在當前企業競相擁抱人工智慧以驅動增長和效率的時代背景下，AI智能體在企業中正逐步扮演起「數字成員」的角色，它們需要持續、高質量的數據輸入來維持和提升自身的理解能力和可靠性。
如果將智能體視為一個學徒，缺乏持續的指導和實踐（即數據），其技能（性能）必然停滯甚至退步。
NVIDIA NeMo微服務的正式全面推出，正是為了應對這一挑戰，為企業IT部門提供一個端到端、功能完備的開發者平台。其核心目標是幫助企業快速組建並賦能其AI團隊，通過構建和利用強大的「數據飛輪」，顯著提升員工的生產力。
NVIDIA NeMo 微服務擁有「端到端」的特性，能極大程度上加快AI智能體的開發、部署與管理流程。這些工具涵蓋了從數據策劃、模型定製、性能評估到安全防護的各個環節。
但是，想讓生產環境中的AI智能體「不掉鏈子」，光靠訓練遠遠不夠，那只是「基礎溫飽」，還需要三類數據支持其「續命」：
推理數據是洞察模型在真實環境運行實況、並捕捉數據模式演變的關鍵，確保模型能夠動態適應；業務數據提供模型所需的最新的業務資訊，確保其輸出的智能性與當下保持同步；而用戶反饋則直接驗證模型與應用表現是否符合預期，是校驗效果和指導優化的重要依據。
這三類數據是AI模型在生產環境中保持活力、實現持續疊代優化的關鍵。NVIDIA NeMo微服務正是幫助開發者高效整合、管理並充分利用這三類數據的重要工具。
NVIDIA NeMo 微服務組合，包括 NeMo Customizer、NeMo Evaluator 和 NeMo Guardrails，與 NeMo Retriever 和 NeMo Curator 協同工作，共同構建並為企業定製專屬的數據飛輪，從而簡化企業構建、優化和大規模擴展 AI智能體的複雜任務。
具體而言，NVIDIA NeMo Customizer專注於加速大語言模型的微調過程。它採用了業界主流且高效的後訓練技術，如監督微調（SFT）和低秩自適應（LoRA），能夠將訓練吞吐量提升高達1.8倍，顯著縮短了模型針對特定企業數據的適應周期。
NVIDIA NeMo Evaluator 則極大地簡化了模型和工作流的評估流程，無論是自定義模型還是基於行業基準的評估，都只需通過五次應用程序接口 (API) 調用即可完成，提高了評估效率和疊代速度。
而NVIDIA NeMo Guardrails 微服務，對於確保AI智能體的行為符合組織政策和安全準則至關重要，它能在僅增加額外半秒延遲的情況下，將合規性保護能力提高至多1.4倍，為企業實施強效的安全防護措施提供了堅實保障。
藉助NVIDIA NeMo 微服務及其構建的數據飛輪，開發者能夠顯著提升AI智能體的準確性和整體效率。這些微服務通過 NVIDIA AI Enterprise 軟體平台部署，具備卓越的易操作性，並且可以在任何加速計算基礎設施上運行，無論是本地數據中心還是雲端環境，都能提供企業級的安全性、穩定性和強大的支持。
隨著企業業務複雜性的提升，構建大規模多智能體系統已成為趨勢。在這樣的系統中，數百甚至數千個具有不同目標和工作流的專用智能體，作為「數字員工」，協同處理極其複雜的任務，與人類員工並肩工作，實現跨職能的輔助和效率提升。
這好比高度自主分立協作的生命體，各個器官（智能體）各司其職，通過精密的協調（數據飛輪驅動的交互與學習）共同維繫整體的健康運轉。
這種深遠的企業級影響使得 AI智能體被業界視為一個價值萬億美元的巨大商機，其應用場景極為廣泛，涵蓋了從自動化欺詐檢測、智能購物助手、預測性機器維護到海量文檔自動審查等多個領域。
而這一切應用的成功落地與規模化推廣，都突顯了「數據飛輪」在將企業業務數據轉化為可操作、有價值的洞見，並驅動實際行為方面的關鍵作用。
這一過程中，NVIDIA NeMo 微服務正是賦能企業構建並駕馭這一核心能力的關鍵工具。
精度與協同「和弦」：準確攀升 廣泛生態支持
從具體表現上看，NVIDIA NeMo微服務能夠顯著提高AI智能體的準確性、效率和成本效益，推動企業級 AI 應用邁向新的高度，加速實現更智能、更高效的業務流程和用戶體驗。
鑑於此，NVIDIA NeMo 微服務正成為行業領導企業開發下一代 AI智能體的首選，更得益於廣泛的模型和合作夥伴生態系統的支持。目前，眾多領先企業正積極採用NVIDIA NeMo 微服務構建高性能 AI 智能體平台，以賦能團隊處理更複雜的工作。
他們在核心業務流程中的成功應用，以及取得的顯著成果，也充分展現了NVIDIA NeMo 微服務在提高AI智能體準確性方面的強大效果。
具體來看，AT&T 與 Arize 和 Quantiphi 合作，利用 NVIDIA NeMo 構建了先進的 AI 智能體，用於處理包含近10,000份文檔且每周更新的知識庫。這款可擴展的高性能 AI 智能體針對速度、成本效益和準確性這三大關鍵業務重點進行了微調，隨著應用規模的擴大，其重要性也與日俱增。
AT&T 通過使用NVIDIA NeMo Customizer 和 NVIDIA Evaluator對 Mistral 7B 模型進行微調，成功將其準確率提高40%，極大地增強了其提供個性化服務、防止欺詐和優化網路性能的能力。
貝萊德 (BlackRock) 則在其通過通用數據語言統一投資管理流程的 Aladdin 技術平台中集成了 NeMo 微服務，以賦予代理式AI功能。
思科 Outshift 團隊與 Galileo 利用 NVIDIA NeMo 微服務打造的編碼助手，成功將工具選擇錯誤減少 40%，並將響應時間加快了 10 倍。
此外，納斯達克正基於 NeMo Retriever 微服務和 NVIDIA NIM 微服務加速其生成式 AI 平台，NeMo Retriever 的集成顯著增強了平台的搜索能力，使準確率和響應時間提高了 30%，並節省了成本。
這些來自行業頭部企業的實踐案例，有力地證明了 NeMo 微服務在提升 AI 智能體性能和效率方面的卓越成效。
其實，NVIDIA NeMo 微服務被廣泛應用和採納，很大程度上歸功於其對業界眾多主流開放模型的廣泛支持，這些模型包括Llama、微軟 Phi 系列小型語言模型、Google Gemma、Mistral，以及在GTC 2025大會上發布的在科學推理、編碼和複雜數學基準測試中表現領先的NVIDIA Llama Nemotron Ultra。
NVIDIA方面透露，在繁榮的合作夥伴生態系統之下，Meta通過Llamastack實現深度集成，並利用NVIDIA NeMo的Customizer、Evaluator、Guardrails等服務，順暢構建並運行AI智能體工作流，從而有效賦能企業利用「數據飛輪」持續優化模型表現、提升效率並降低成本。
目前，NVIDIA正基於NVIDIA NeMo微服務，聯合各方力量推動AI智能體發展。通過與Dataiku、LangChain等主流工具深度集成來支持開發者；NeMo Retriever組件則與戴爾等數據平台合作，將被SAP、ServiceNow等企業廣泛採用。這些智能體還將部署在思科、戴爾等提供的加速基礎設施上，埃森哲、德勤等諮詢公司也通過NeMo 微服務協助客戶構建和實施方案。
而這一切能力和服務，都可通過在NVIDIA NGC 目錄下載NVIDIA NeMo 微服務獲取。這些微服務在作為NVIDIA AI Enterprise 的一部分進行部署時，能夠提供長期穩定的軟體分支，實現 API穩定性、主動安全修復和企業級支持。
寫在最後
AI智能體的崛起與數據飛輪的構建，是技術的飛躍，更是AI形態的一次範式演進。
當數據不再是冰冷的集合，而成為智能體感知、學習、自我強化的「生命之血」 。數據飛輪的每一次旋轉，都驅動著數字「協作者」向更高維度的智能攀升 。
或許，可以將NVIDIA NeMo微服務比喻為數據飛輪的機軸，從精煉數據，到優化模型，再到確保智能體在現實世界中「不輟學習」「精準行動」。自此，數據不再沉寂，而是轉化為可操作的洞見，驅動企業智能體的「內功」精進，開啟了生產力「相變」的下一個階段。
