fr.wedoany.com Rapport : LangChain a optimisé son framework Deep Agents pour le modèle NVIDIA Nemotron 3 Ultra, obtenant la plus haute précision parmi les modèles ouverts, tout en accomplissant davantage de tâches avec un débit plus élevé, pour un coût d’inférence par exécution dix fois inférieur à celui des principaux modèles propriétaires.
Selon les benchmarks Deep Agents de LangChain, le Nemotron 3 Ultra atteint le même niveau que les modèles propriétaires les plus performants sur les tâches commerciales. Toutes les améliorations proviennent de l’ingénierie autour de l’environnement du modèle, et non du modèle lui-même.
Les équipes utilisant le NVIDIA Nemotron 3 Ultra peuvent exécuter des évaluations en continu, expérimenter plus rapidement et construire des agents spécialisés dans davantage de domaines métier.
La plateforme d’ingénierie d’agents de LangChain enregistre plus de 200 millions de téléchargements par mois. En optimisant spécifiquement son framework Deep Agents pour le NVIDIA Nemotron 3 Ultra, cette plateforme peut fournir des agents haute performance, accomplir plus de tâches, fonctionner plus rapidement et offrir aux entreprises une pile entièrement ouverte.
« La meilleure façon de construire de meilleurs agents est d’améliorer continuellement les systèmes autour du modèle », a déclaré Harrison Chase, cofondateur et PDG de LangChain. « Lorsque les équipes peuvent optimiser de manière coordonnée la mémoire, l’utilisation des outils, l’évaluation et le comportement du modèle, ces éléments se renforcent mutuellement. Notre collaboration avec NVIDIA montre que les entreprises peuvent obtenir des performances puissantes à partir d’une pile ouverte tout en conservant le contrôle sur les systèmes d’agents qu’elles construisent. »
Abridge, Amdocs et Box intègrent des agents spécialisés directement dans leurs plateformes, tandis que le intégrateur de systèmes mondial EY étend ses capacités NVIDIA autour du blueprint NemoClaw pour LangChain Deep Agents.
Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a récemment rencontré Chase pour discuter des progrès de l’IA accessible aux entreprises au cours des six derniers mois.
Ingénierie du framework, et non fine-tuning. L’équipe LangChain a exécuté le Nemotron 3 Ultra sur sa suite de benchmarks Deep Agents publique, analysé les trajectoires d’exécution des agents profonds et identifié précisément les points de perte. L’équipe a ajusté le framework autour du modèle — prompts système, descriptions d’outils et middleware — sans réentraîner le modèle. Les profils de configuration optimisés sont disponibles directement via LangChain.
Le NVIDIA NemoClaw pour LangChain Deep Agents est un blueprint de référence ouvert qui encapsule ce travail pour les entreprises construisant leurs propres IA spécialisées. Il combine le code LangChain Deep Agents optimisé pour le Nemotron 3 Ultra avec le runtime de sécurité NVIDIA OpenShell pour l’exécution sécurisée des actions des agents. Un modèle ouvert, un framework ouvert et un runtime de sécurité ouvert signifient que les entreprises peuvent posséder l’intégralité de la pile de bout en bout et la personnaliser en fonction de leur expertise.
Le NemoClaw pour LangChain Deep Agents et les profils de configuration du modèle Nemotron 3 Ultra optimisé sont désormais disponibles. Les développeurs LangChain peuvent accéder au Nemotron 3 Ultra sur les plateformes Baseten, Crusoe Cloud, DeepInfra, Fireworks, Nebius et Together AI, et EY peut aider les entreprises à construire des agents spécialisés en utilisant cette pile logicielle ouverte.
