Wstęp do technologii Nemotron 3.5 Super VL i agenta Hermes
Nvidia wprowadziła na rynek innowacyjny model o nazwie Nemotron 3.5 Super VL, który został wydany 15 października i szybko zyskał uznanie za swoją wyjątkową zdolność do przetwarzania multimediów w kontekście agencji AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli językowych, które wymagają tekstowego opisu obrazu przed jego analizą, Nemotron potrafi bezpośrednio interpretować treści wizualne, takie jak zrzuty ekranu czy raporty klientów. Kluczową cechą tego modelu jest architektura mieszanej gęstości (MoE), która zawiera 120 miliardów parametrów ogółem, jednak przy każdym wygenerowanym tokenie aktywuje się tylko około 12 miliardów z nich. Taka konstrukcja pozwala na uzyskanie inteligencji charakterystycznej dla dużych modeli przy jednoczesnym zachowaniu szybkości działania typowej dla mniejszych sieci neuronowych. W testach porównawczych stworzonych specjalnie dla agenta Hermes, model ten osiągnął wynik 63,44%, pokonując większego odpowiednika Nemotrona 3 Ultra, który uzyskał jedynie 56,33%. Ta przewaga wynika z efektywnego wykorzystania zasobów obliczeniowych oraz zoptymalizowanego procesu uczenia się na podstawie danych z wersji Ultra.
Krok 1: Przygotowanie środowiska Agent OS
Pierwszym krokiem w procesie integracji jest przygotowanie odpowiedniego systemu operacyjnego dla agentów, który pozwoli na współpracę różnych komponentów AI w spójną całość. System Agent OS służy jako fundament, umożliwiając działanie takich narzędzi jak Hermes Agent, Open Claw oraz Open Code jednocześnie i w sposób zsynchronizowany. Aby rozpocząć, należy pobrać odpowiedni plik zip zawierający konfigurację startową systemu, który jest dostępny dla użytkowników zainteresowanych zaawansowaną automatyzacją. Instalacja powinna być przeprowadzona zgodnie z instrukcjami dostarczonymi wraz z pakietem, upewniając się, że wszystkie zależności systemowe są spełnione przed uruchomieniem pierwszego procesu. Ważne jest również skonfigurowanie pamięci wspólnej dla wszystkich działających agentów, co pozwoli im na wymianę danych i przekazywanie zadań między sobą bez utraty kontekstu. Bez tego fundamentu późniejsze integracje modeli wizyjnych będą niestabilne lub nieefektywne w praktycznym zastosowaniu biznesowym.
Krok 2: Integracja modelu Nemotron z Hermesem
Po pomyślnym uruchomieniu systemu Agent OS, należy przejść do konfiguracji samego agenta Hermes, który będzie pełnił rolę koordynatora zadań wizyjnych. W interfejsie użytkownika Hermesa znajduje się menu rozwijane odpowiedzialne za wybór modelu językowego, gdzie należy wskazać Nemotrona 3.5 Super VL jako aktywny silnik przetwarzania. Od momentu dokonania tego wyboru, każdy zadanie wymagające analizy obrazu, PDF-a lub zrzutu ekranu będzie automatycznie przekazywane do wybranego modelu bez konieczności ręcznego przypisywania zadań. Jest to kluczowy etap, ponieważ eliminuje on potrzebę tworzenia pośrednich warstw opisujących wizualne dane w formie tekstowej przed ich analizą przez AI. Model Nemotron jest zaprojektowany tak, aby natychmiast rozpoznawać elementy na ekranie, takie jak wykresy sprzedażowe czy błędy w kodzie, i reagować adekwatnie do kontekstu zadania. Dzięki tej integracji, agent staje się „widzący” w pełnym znaczeniu tego słowa, co otwiera nowe możliwości automatyzacji skomplikowanych procesów decyzyjnych.
Krok 3: Testowanie na rzeczywistych danych
Aby zweryfikować poprawność konfiguracji, warto przeprowadzić test przy użyciu rzeczywistego przykładu z życia codziennego, takiego jak analiza zrzutu ekranu przedstawiającego aktualny przepływ pracy. W starszych konfiguracjach AI wymagałoby najpierw ręcznego opisania tego obrazu przez użytkownika, co było czasochłonne i podatne na błędy interpretacyjne. Teraz wystarczy przesłać sam obraz do Hermesa, który dzięki Nemotronowi odczyta go bezpośrednio, zrozumie strukturę procesu i zaproponuje konkretne kroki automatyzacji. Model jest w stanie zidentyfikować wąskie gardła w procesie, sugerować optymalizacje kodu lub wskazać elementy wymagające uwagi człowieka na podstawie analizy wizualnej. Taka bezpośrednia interakcja znacząco skraca czas reakcji systemu i zwiększa precyzję podejmowanych decyzji przez agenta sztucznej inteligencji. Wyniki testów pokazują, że mniejszy model, wytrenowany dzięki nauce od wersji Ultra, skutecznie obrócił się przeciwko większemu odpowiednikowi w specyficznych zadaniach agenciowych.
Krok 4: Budowa zautomatyzowanego przepływu pracy
Ostatnim etapem jest stworzenie pełnego, zautomatyzowanego przepływu pracy, który wykorzystuje możliwości wizyjne Nemotona do podejmowania działań na podstawie analizowanych dokumentów. W drugim tygodniu implementacji system powinien być już w pełni funkcjonalny, obsługując wielomodelowe zadania bez interwencji człowieka w fazie interpretacji danych wejściowych. Agent może teraz czytać raporty klientów, analizować wykresy finansowe i automatycznie generować kod lub odpowiedzi e-mail na podstawie tych informacji. To podejście eliminuje ręczną warstwę pośrednią, która wcześniej była niezbędna do tłumaczenia wizualnych danych na język zrozumiały dla modeli językowych. Efektem końcowym jest system, który nie tylko przetwarza informacje, ale także faktycznie „robi coś” z tym, co widzi, zwiększając produktywność zespołów technicznych i analitycznych. Regularne sesje coachingowe i wsparcie społeczności pomagają w dalszym udoskonalaniu tych konfiguracji, zapewniając ciągły rozwój umiejętności automatyzacji.