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适用于生命科学研究和发现的 AI 驱动平台
基于领先平台的完全托管式端到端 AI 平台
构建、自定义和部署多模态生成式 AI
将先进的仿真和 AI 技术集成到复杂的 3D 工作流中
在 GPU 云环境中使用 NVIDIA NGC 专用注册表
加速的、容器化的 AI 模型和 SDK
借助 AI 和加速计算实现数据中心现代化
用于模型开发和部署的企业 AI 工厂
用于将数据转化为智能的数据中心架构
专为 AI 和 HPC 打造的超级计算机
适用于边缘 AI 的高级功能安全与信息安全
使用模块化服务器进行加速计算
适用于高性能 AI 的可扩展数据中心基础设施
适用于自主机器和嵌入式应用的领先平台
强大的车载计算能力，适用于 AI 驱动的智能汽车系统
适用于创新型医疗设备和成像的 AI 计算
探索显卡、游戏解决方案、AI 技术等
RTX 显卡带来颠覆性的 AI 功能
经 Max-Q 技术优化的轻薄耐用 RTX 笔记本电脑
借助 NVIDIA G-SYNC 显示器，畅享流畅、无撕裂的游戏体验
可提升帧率并增强画质的神经网络渲染技术
出色的响应速度，可加快反应速度并提高瞄准精度
用于游戏、创作、生产力和开发的 AI PC
专为创作者打造的高性能笔记本电脑和台式机
优化游戏、直播和 AI 赋能的创意
AI 增强的语音和视频，适用于更高级的流式传输、视频和通话
新工业革命的引擎
为每个数据中心提供高性能、可扩展性和安全性
性能和能效带来无限可能
RTX 显卡带来颠覆性的 AI 功能
加速专业 AI、图形、渲染和计算工作负载
适用于可扩展高性能计算的虚拟解决方案
搭载 RTX GPU 的笔记本电脑，专为游戏玩家和创作者打造
专为创作者打造的高性能笔记本电脑
随时随地加速专业 AI 和视觉计算
适用于现代工作负载的加速网络
软件定义的硬件加速器， 适用于网络、存储和安全
以太网在各种应用中的性能、可用性和易用性
适用于超级计算机、AI 和云数据中心的高性能网络
用于优化性能和可扩展性的网络软件
适用于现代 GPU 加速数据中心的 IO 子系统
加速专业 AI、图形、渲染和计算工作负载
桌面上的 Grace Blackwell AI 超级计算机
加速 AI 工作流的创新和生产力
强大的 AI、图形、渲染和计算工作负载
随时随地加速专业 AI 和视觉计算
借助 GPU 上的 NVIDIA AI Workbench 简化 AI 开发
探索面向开发者的 NVIDIA AI 模型、蓝图和工具
适用于数据中心加速的 AI 和 HPC 软件解决方案
监控和管理集群环境中的 GPU 性能
探索适用于 AI、图形和 HPC 的 NVIDIA 开发者工具
探索 GPU 优化的 AI、HPC 和数据科学软件
优化企业 GPU 管理
借助 NVIDIA GPU Cloud 解决方案加速 AI 和 HPC 工作负载
借助 NVIDIA RTX Desktop Manager 提高多显示器工作效率
专为艺术家和设计师打造的创意工具和 AI 赋能的应用
AI 赋能的音频和视频增强
借助 AI 和机器学习提高业务的智能和效率
构建用于推理、规划和行动的 AI 智能体
为适用于 AI 的新型企业基础架构提供支持
借助实时语音 AI 实现自然、个性化的交互
AI 驱动的解决方案，可增强网络安全和 AI 基础设施
在大型数据集上进行迭代，更频繁地部署模型，并降低总成本
即时运行和部署生成式 AI
借助 AI 赋能的应用和服务实现突破性性能
借助 NVIDIA 为 AI、HPC 和现代工作负载提供支持
将企业存储带入代理式 AI 时代
加速计算使用专用硬件来提升 IT 性能
按需提供 IT 资源和服务，实现可扩展性和智能见解
加速 AI 在整个组织中的扩展
借助 MLOps 加速 AI
高速以太网互连解决方案和服务
借助 AI 和加速计算节省能源并降低成本
NVIDIA 虚拟 GPU 软件提供强大的 GPU 性能
简化元宇宙应用的构建、运营和连接
使用 AI 加速的实时数字孪生开发实时交互式设计
利用基于物理性质的大规模 OpenUSD 仿真的强大功能
将先进的渲染技术引入专业工作流程
创新解决方案，助您应对机器人开发、边缘和视觉 AI 挑战
使研究人员能够以交互式速度可视化其大型数据集
AI 定义的汽车正在改变移动出行的未来
通过在虚拟环境中进行沉浸式、可扩展的交互，转变工作流
探索适用于 AI、模拟和加速计算的 NVIDIA HPC 解决方案
借助 GPU 加速的 HPC 和 AI 提高准确性
使研究人员能够以交互式速度可视化大型数据集
加速仿真工作负载
借助 QPU 快速推进科学创新
用于应对机器人、边缘端和视觉 AI 挑战的创新解决方案
GPU 加速的 AI 感知、仿真和软件进展
将 NVIDIA AI 的强大功能带到边缘，提供实时决策解决方案
借助视觉 AI 将数据转化为有价值的见解
AI 增强型汽车正在改变移动出行的未来
安全智能汽车开发所需的数据中心工具
探索用于安全智能汽车开发的高保真传感器仿真
开发辅助驾驶功能和沉浸式车内体验
从云端到车端的先进智能汽车安全系统
适用于生命科学研究和发现的 AI 驱动平台
基于领先平台的完全托管式端到端 AI 平台
构建、自定义和部署多模态生成式 AI
将先进的仿真和 AI 技术集成到复杂的 3D 工作流中
在 GPU 云环境中使用 NVIDIA NGC 专用注册表
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加速专业 AI、图形、渲染和计算工作负载
适用于可扩展高性能计算的虚拟解决方案
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软件定义的硬件加速器， 适用于网络、存储和安全
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加速 AI 工作流的创新和生产力
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专为艺术家和设计师打造的创意工具和 AI 赋能的应用
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为适用于 AI 的新型企业基础架构提供支持
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AI 驱动的解决方案，可增强网络安全和 AI 基础设施
在大型数据集上进行迭代，更频繁地部署模型，并降低总成本
即时运行和部署生成式 AI
借助 AI 赋能的应用和服务实现突破性性能
借助 NVIDIA 为 AI、HPC 和现代工作负载提供支持
将企业存储带入代理式 AI 时代
加速计算使用专用硬件来提升 IT 性能
按需提供 IT 资源和服务，实现可扩展性和智能见解
加速 AI 在整个组织中的扩展
借助 MLOps 加速 AI
高速以太网互连解决方案和服务
借助 AI 和加速计算节省能源并降低成本
NVIDIA 虚拟 GPU 软件提供强大的 GPU 性能
简化元宇宙应用的构建、运营和连接
使用 AI 加速的实时数字孪生开发实时交互式设计
利用基于物理性质的大规模 OpenUSD 仿真的强大功能
将先进的渲染技术引入专业工作流程
创新解决方案，助您应对机器人开发、边缘和视觉 AI 挑战
使研究人员能够以交互式速度可视化其大型数据集
AI 定义的汽车正在改变移动出行的未来
通过在虚拟环境中进行沉浸式、可扩展的交互，转变工作流
探索适用于 AI、模拟和加速计算的 NVIDIA HPC 解决方案
借助 GPU 加速的 HPC 和 AI 提高准确性
使研究人员能够以交互式速度可视化大型数据集
加速仿真工作负载
借助 QPU 快速推进科学创新
用于应对机器人、边缘端和视觉 AI 挑战的创新解决方案
GPU 加速的 AI 感知、仿真和软件进展
将 NVIDIA AI 的强大功能带到边缘，提供实时决策解决方案
借助视觉 AI 将数据转化为有价值的见解
AI 增强型汽车正在改变移动出行的未来
安全智能汽车开发所需的数据中心工具
探索用于安全智能汽车开发的高保真传感器仿真
开发辅助驾驶功能和沉浸式车内体验
从云端到车端的先进智能汽车安全系统
AI 智能体是先进的 AI 系统，旨在根据高级目标自主进行推理，制定计划并执行复杂任务。
代理式 AI 工作流的工作原理
要了解 AI 智能体的工作原理，分析其核心组件至关重要。这些组件协同工作，帮助智能体高效进行推理，制定计划并执行任务：
AI 智能体可将核心组件无缝整合在一起，处理复杂的任务。下面的示例说明了这些组件如何协同工作，以响应特定用户请求。
提示词示例：分析我们的最新季度销售数据，然后提供一个图表。
组件协同工作，对请求做出响应
用户甚至是另一个智能体或系统请求分析销售数据并提供视觉表示，启动了智能体工作流。智能体处理此输入，并将其分解为可操作的步骤。
LLM 充当 AI 智能体的大脑。它解读用户的提示词，以理解任务要求，例如：
LLM 确定：
规划模组会将任务划分解为具体的操作：
记忆模组确保保留上下文，以便高效执行任务：
智能体核心通过编排外部工具来完成每个步骤：
在整个过程中，智能体会运用推理来优化工作流并提高准确性。这包括：
例如，如果生成的图表需要改进，智能体会调整方法，以便在后续工作流中提供更好的结果。
推理层是代理式 AI 的一个决定性特征，可帮助智能体思考如何实现目标。通过将 LLM 功能与 API、编排软件和上下文记忆等工具相结合，推理可助力智能体准确高效地应对复杂环境。由于具有这种适应性，AI 智能体成为一类至关重要的工具，可帮助自动执行和优化复杂工作流。
AI 智能体可以直接使用 Python 编写，用于执行简单工作流和实验的智能体尤其如此。迁移到更复杂的工作流或生产环境时，遥测、日志记录和评估变得至关重要，此时智能体框架将发挥重大作用。AI 智能体框架为专用开发平台或库，旨在简化 AI 智能体的构建、部署和管理流程。这些框架消除了构建智能体系统的过程中存在的大部分底层复杂问题，使开发者能够专注于特定的应用和智能体行为，而非实施的技术细节。
在选择 AI 智能体框架时，必须考虑诸多因素，例如：
鉴于这些要求，一系列框架应运而生，可满足不同用例和复杂程度的需求。
有多种方法可用于实施 AI 智能体，例如，引入自己的 Python、LangChain 和 Llama 堆栈。
AI 智能体可以根据复杂程度、决策制定过程以及对环境的适应程度来分类。下面列出了主要的 AI 智能体类型，涵盖了简单的系统到高度智能化的自适应框架：
AI 智能体编排指以下过程：使通常独立运行的多个智能体或工具协同工作以实现共同目标。这种协调有利于系统高效管理和执行更复杂的任务。
可以将编排视为多智能体系统控制框架。编排为在多智能体系统中实现可扩展性、高效率和适应性奠定了基础。通过让多个智能体高效协作并共享资源，编排可为以下方面提供支持：
由于具有这些优势，编排对物流、自主系统、网络安全和企业自动化等行业至关重要。在这些行业，无缝多智能体协作是成功的关键要素。
AI 智能体和 AI 助手在功能、自主程度以及可处理任务的复杂程度上存在巨大差异。
AI 智能体是一种更先进的 AI，其功能远超 AI 助手。它们利用规划、推理和上下文记忆来自主处理复杂的开放式任务。AI 智能体可以执行迭代工作流，使用一系列工具，并根据反馈和之前的交互情况做出调整。
总的来说，AI 智能体的潜在用例不可胜数。部署 AI 智能体依赖想象力和专业知识，涵盖了生成和分发内容等简单用例，以及编排企业软件和数据库功能等复杂用例。
示例：“为我写一篇社交媒体帖子来推销我们的最新产品，务必提到它正在特价销售，现在推出了绿色款。”
构建您的首个用于创作数字内容的 AI 智能体
用于特定应用的 AI 智能体有助于简化人们使用该工具的效率。例如，Co-Pilot 行车助理系统可帮助用户了解某款应用的所有功能，如何自动执行这些功能，或者为用户提出如何以最佳方式使用该工具的建议。
示例：“今年公司有多少个季度产生了正向现金流？”
示例：呼叫中心接线员或聊天机器人可以自动执行工作流任务，例如连接 CRM 等内部系统，检查看客户请求是否符合退款条件，或者输入启动退货所需的数据。
AI 智能体可以充当软件开发者的编码助手，帮助提供编码建议，指出错误并提供一键修复，提供拉取请求汇总并生成代码。
NVIDIA 提供了各种工具和软件，可帮助轻松开发并大规模部署代理式 AI。
开始使用 NVIDIA Blueprint，探索面向代理式和生成式 AI 用例的参考工作流。
数字人是 AI 智能体的外在形象。深入了解这项技术如何推动医疗健康和游戏等行业的转型。
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