英伟达 NemoClaw：给现有 Agent 套整栈

英伟达 10 月 30 日在技术博客介绍 NemoClaw：一组开源蓝图，不替换你在用的 Agent 框架，而是在它外面配齐模型、优化工具和安全运行时，组成可以自己部署的整套 Agent 栈。

英伟达给的例子是 LangChain 为 Nemotron 3 Ultra 调了 Deep Agents 的提示词、工具和中间件，没有重训模型，就做到接近前沿闭源模型的表现，单次运行成本约低 10 倍，调好的模型配置放在 LangChain 的 GitHub 上。社区仓库里还有一个基于 Hermes 的“幕僚长”示例，用 OpenShell 把 MCP 和推理凭证放在沙箱外面，Agent 即使被记忆或检索内容误导也越不过策略。

已经在用这三种框架、又想上自有机房或本地显卡的团队可以看看。OpenShell 本身此前已有介绍，见英伟达 OpenShell 参考架构。

注意：“接近前沿、成本低约 10 倍”是英伟达与 LangChain 的自报结果，博文没有给出具体基准和对比模型。