系列
nvidia-open-agent-stack-2026
共 6 篇，依順序讀完。
- 01
NVIDIA NOOA 解析：Agent Harness 如何改變模型成績？
NVIDIA 開源 NOOA，把 Agent 的狀態、方法、提示與型別整合進 Python class。本文解析 Agent Harness 的六項能力、官方評測結果，以及程式碼執行與安全隔離的現實限制。
- 02
NVIDIA NeMo Gym 是什麼？Agent 訓練為何需要環境
NVIDIA NeMo Gym 是建立 Agent 訓練環境的開源工具，將 dataset、Agent Harness、verifier 與 state 組成可重複的互動任務。本文解釋 rollout、reward，以及它與 NeMo RL 的分工。
- 03
NVIDIA NeMo RL 是什麼？Agent 何時該用 RL
NVIDIA NeMo RL 是用於 LLM、VLM 與 Agent post-training 的開源框架。本文比較 Prompt、SFT 與 RLVR，拆解 GRPO、Async RL、Ray、training／generation backend，並提供是否值得導入的判斷標準。
- 04
Nemotron 3 是什麼？NVIDIA 開放模型的真正生意
Nemotron 3 是 NVIDIA 的開放模型家族，涵蓋 Nano、Super、Ultra 與多模態版本。本文解析其開放權重、資料、訓練 recipes 與 NeMo 工具鏈，以及這套策略如何導向 NIM、TensorRT 與 NVIDIA GPU 基礎設施。
- 05
NVIDIA AI 如何寫晶片？ACE-RTL 97.1% 真相
NVIDIA 以 Nemotron 3 Ultra 搭配 ACE-RTL，在九類 RTL 任務取得 97.1% 平均 pass rate。本文拆解 Agent 如何生成、模擬、反思與修正晶片邏輯，並說清楚 benchmark 通過與真正完成晶片量產之間的距離。
- 06
NVIDIA 開源 Agent 全景圖：15 個專案怎麼選
NVIDIA 開源 Agent 生態不只 Nemotron 模型。本文用模型、資料、訓練、Harness、安全與部署七層，整理 15 個專案的用途、架構、授權、成熟度及替代方案，並提供個人、訓練團隊與企業三套選型路線。