NVIDIA 推出使用 OpenRouter 上的 Nemotron 创建报告生成 AI 代理的新计划
realtime news Sep 16, 2025 13:43
NVIDIA 的新研讨会指导开发人员使用 OpenRouter 上的 Nemotron 构建报告生成 AI 代理，重点关注自主决策和高级 AI 功能。
NVIDIA 推出了一项全面的研讨会，旨在指导开发人员通过 OpenRouter 平台使用其 Nemotron 模型系列构建报告生成 AI 代理。根据 NVIDIA 的官方博客文章，此举旨在突出利用大语言模型（LLM）来执行复杂推理并适应变化要求的自主系统的功能。
了解 AI 代理
AI 代理不同于传统系统，因为它们使用 LLM 来进行自主决策。设计这些代理是为了动态选择工具、整合复杂推理，并根据情境变化调整其分析方法。NVIDIA 的研讨会提供有关构建此类代理的见解，强调四个核心考虑因素：模型、工具、记忆与状态和路由。以开放数据和权重为特色的 Nemotron 模型系列构成了这一教育计划的基础。
研讨会亮点
该研讨会旨在为开发人员提供创建能够研究和撰写报告的文档生成代理的动手体验。参与者将学习使用 LangGraph 和 OpenRouter 构建代理，并可访问一个即用型、便携的开发环境。研讨会还指导用户配置必要的项目密钥，例如 OpenRouter API 密钥和 Tavily API 密钥，这对于访问 NVIDIA 的 Nemotron Nano 9B V2 模型和实时网页搜索功能至关重要。
代理架构和实施
该研讨会深入探讨了 AI 代理的架构，强调将各个组件集成在一起进行文档生成。关键阶段包括初步研究、纲要计划、部分撰写和最终汇编。参与者将学习 ReAct（推理与行动）模式，这是一个循环，使代理能够思考、行动并重新评估其行动，直到任务完成。
开发人员还将探索使用代码示例实现研究员组件，展示代理执行网页搜索并将信息汇总成全面报告的能力。最终的代理将这些组件组合成一个线性工作流，最终生成一份专业报告。
使用 LangGraph 的高级功能
NVIDIA 的研讨会进一步探讨了在代理 AI 系统中使用 LangGraph 进行高级状态管理和流程控制。LangGraph 支持条件路由和异步图执行，能够实现复杂的编排模式，对多代理系统来说至关重要。通过基于运行时条件的动态流程控制，此框架增强了代理的决策能力。
有关研讨会的更多详细信息以及报告生成 AI 代理的完整实现，请访问 NVIDIA 博客。
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