NVIDIA Nemotron、LangChainで最適化

NVIDIAとAIエージェント構築フレームワーク「LangChain（ラングチェーン）」は、NVIDIAのオープンモデル「Nemotron 3 Ultra」向けに最適化した「Deep Agents（ディープエージェント）」実行ハーネスを発表しました。モデル自体の再学習を行うことなく、周辺のシステム環境やプロンプトなどを調整する「ハーネス・エンジニアリング」により、主要なクローズドモデル（非公開モデル）と同等の精度を達成しながら、推論コストを10分の1に削減することに成功しました。

1. ハーネス・エンジニアリングによる精度向上

通常、モデルの精度を高めるにはモデリングやファイン・チューニング（微調整）や再学習が行われます。しかし今回の取り組みでは、LangChainがベンチマーク結果を分析し、システムプロンプト、ツールの説明、ミドルウェア（仲介ソフト）といったモデルを取り巻くシステム境界をチューニングすることで、オープンモデルの性能を最大化しました。

2. 「NVIDIA NemoClaw」による安全なオープンスタック

両社は、今回の最適化済みコードと、安全なエージェント実行環境を提供する「NVIDIA OpenShell」を組み合わせたリファレンス設計（設計図）「NVIDIA NemoClaw for LangChain Deep Agents」の提供を開始しました。これにより、企業はオープンモデル、オープンハーネス、オープンランタイムからなる完全に自社で所有・管理できるAIスタックを構築し、機密データを厳しく管理した上で実用化できます。

これまで企業向けAIエージェントの構築には有償のクローズドモデルが主流でしたが、10分の1の推論コストで同等のパフォーマンスが得られるオープンスタックの登場は、エージェント運用の経済性を大きく向上させます。AbridgeやBoxなどの企業での導入が進んでおり、今後はより自律的で高度なタスクを実行するAIエージェントの導入が業界全体で加速すると予想されます。