NVIDIA y LangChain ajustaron la plataforma Deep Agents para ejecutar agentes basados en NVIDIA Nemotron 3 Ultra. La configuración obtuvo la mayor precisión entre los modelos abiertos evaluados mediante el benchmark público de LangChain.
El sistema completó más tareas y alcanzó un mayor throughput que las demás alternativas abiertas incluidas en la comparación. Además, costó diez veces menos por ejecución que los principales modelos cerrados evaluados.
En las tareas empresariales del benchmark, Nemotron 3 Ultra igualó el desempeño de los sistemas cerrados con mayor puntuación. Los resultados se consiguieron sin volver a entrenar el modelo.
Admin
Mejoras aplicadas al entorno de ejecución
LangChain analizó las trazas de ejecución de los agentes para identificar los puntos donde Nemotron 3 Ultra perdía precisión. Luego ajustó las instrucciones del sistema, las descripciones de las herramientas y el middleware encargado de coordinar sus operaciones.
La optimización se concentró en el entorno que rodeaba al modelo. El equipo modificó la forma en que el agente utilizaba las herramientas y respondía durante las evaluaciones. El perfil ajustado quedó disponible directamente mediante LangChain.
Harrison Chase, cofundador y director ejecutivo de LangChain, explicó que el trabajo se concentró en perfeccionar el sistema que rodeaba al modelo, con el propósito de mejorar su desempeño sin perder el control sobre los sistemas de agentes.
“La forma de crear mejores agentes es seguir mejorando el sistema alrededor del modelo […] Nuestro trabajo con NVIDIA demuestra que las empresas pueden obtener un rendimiento sólido de un stack abierto, mientras mantienen el control sobre los sistemas de agentes que están construyendo”.
Admin
Stack abierto para agentes empresariales
NVIDIA NemoClaw para LangChain Deep Agents reúne el código de Deep Agents ajustado para Nemotron 3 Ultra con NVIDIA OpenShell, un entorno de ejecución destinado a controlar de forma segura las acciones realizadas por los agentes.
La arquitectura permite que las organizaciones administren el modelo, el sistema de orquestación y el entorno de ejecución. También pueden implementarlos en infraestructura propia o en servicios de nube bajo sus políticas de gobernanza.
Admin
