未来公司都将建立在Harness工程之上 | 黄仁勋 | LangChain | Nemotron
外来客 • 2026-08-18 00:56:20
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🏗️ Harness工程与未来公司架构
- 黄仁勋提出核心观点:未来大多数公司将建立在Harness工程之上,取代传统的业务流程基础。
- Harness工程指围绕大模型构建的系统,包括工具调用、记忆管理、安全护栏及迭代机制,旨在将模型能力转化为实际生产力。
- 过去六个月的突破并非单一模型性能提升,而是Agentic系统(智能体系统)的成熟,使得AI从“厉害”变为“真正有用”。
- 企业核心资产不再是使用的模型本身,而是注入专属领域知识、打磨专有工作流后构建的超级Agent。
🧠 模型能力与专业化路径
- 专业化前提是拥有足够优秀的智能底座,Nemotron 3 Ultra作为起点,通过Harness接入特定领域信息后,性能显著提升。
- 黄仁勋强调“聪明人访问重要信息”的比喻,指出信息访问权限对模型表现至关重要。
- 开源模型(如Nemotron)具备成本优势,速度快、计算效率高,能在更大搜索空间内迭代,从而找到更优解。
- 前沿模型仍具必要性,因其持续进步且整合了压缩、RAG、知识图谱等最新技术;黄仁勋个人工作流始于前沿模型,再结合专用子Agent处理复杂优化问题(如供应链、芯片布局)。
- 建议企业从Claude Code和Codex等工具入手,长期使用并逐步构建专业Agent,无需等待模型完全成熟。
🌐 开放生态与核心智能控制
- 英伟达致力于构建开放AI Agent生态,认为基础技术需应用于大量不同场景才能发挥价值。
- 企业必须掌握核心智能,因为每家公司的专属智能定义了其身份;将核心智能外包给第三方是不合理的。
- 未来架构分层:底层由通用基础模型构成(部署在云端),上层建立企业专属专业能力,依赖开放工具但绝不外包核心逻辑。
- 开源与闭源、前沿模型与专业化Agent并非替代关系,而是互补:通用技能(如编程、写作)由基础模型处理,领域专属智能由企业自建Agent承担。
🛡️ 安全治理与拟人化认知
- 企业部署AI需构建完整的安全治理系统,包括权限管理、沙盒运行环境及反向控制,确保IT部门能掌控Agent行为。
- 黄仁勋反对过度拟人化AI Agent,强调其本质是电子流运行的软件工具,无意识、无生物特性,类似洗碗机或扫地机器人。
- 人类应理性看待AI作为工具的本质,理解其底层逻辑以便优化和修复漏洞,而非赋予其人性特征。
- 部署AI Agent创造了新技能需求,软件工程师正转型为系统工程师,专注于构建自主系统、评测基准及安全护栏,而非单纯编写代码。
🧩 技术栈就绪与落地建议
- 英伟达已提供构建超级Agent的全套核心组件:Nemotron 3 Ultra模型、Deep Agents框架、Nemo Blueprints蓝图、OpenShare安全运行环境及底层加速技术栈。
- 蓝图(Blueprints)降低了企业部署门槛,解决了开发工具晦涩、组件繁杂的问题,提供包含记忆、安全、微调在内的完整解决方案。
- 当前AI Agent最佳应用场景是自动化现有工作流,未来突破口在于解决过去无法完成的任务。
- 黄仁勋总结:所有技术拼图已拼齐,企业应摒弃借口,立即开始构建基于Harness工程的专属智能系统。
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