管理多智能体AI的经济性已成为决定现代企业自动化工作流程财务可行性的关键因素。
企业从标准聊天界面向多智能体应用发展时，面临两个主要制约因素。首先是思维税问题：复杂的自主智能体需要在每个阶段进行推理，这使得在每个子任务中依赖大型架构变得过于昂贵且速度缓慢，无法满足企业实际使用需求。
上下文爆炸是第二个障碍：这些先进工作流程产生的Token数量比标准格式多出1500%，因为每次交互都需要重新发送完整的系统历史、中间推理和工具输出。在扩展任务中，这种Token量级推高了费用并导致目标漂移，即智能体偏离其初始目标的情况。
为解决这些治理和效率障碍，硬件和软件开发商正在发布专门针对企业基础设施的高度优化工具。
NVIDIA最近推出了Nemotron 3 Super，这是一个拥有1200亿参数（其中120亿保持激活状态）的开放架构，专门设计用于执行复杂的智能体AI系统。
NVIDIA的框架立即可用，融合了先进的推理功能，帮助自主智能体高效准确地完成任务，以改善企业自动化。该系统采用混合专家架构，结合三项重大创新，相比前代Nemotron Super模型，吞吐量提升5倍，准确率提升2倍。在推理过程中，1200亿参数中只有120亿处于激活状态。
Mamba层提供4倍的内存和计算效率，而标准Transformer层处理复杂的推理需求。潜在技术通过在Token生成期间以一个专家的成本调用四个专家，提升了准确性。系统还能同时预测多个未来词汇，将推理速度提升3倍。
该架构在Blackwell平台上运行，利用NVFP4精度。这种设置减少了内存需求，比Hopper系统上的FP8配置快4倍，且不牺牲准确性。
该系统提供100万Token的上下文窗口，允许智能体将整个工作流状态保存在内存中，直接解决目标漂移风险。软件开发智能体可以同时将整个代码库加载到上下文中，实现端到端代码生成和调试，无需文档分割。
在金融分析中，系统可以将数千页报告加载到内存中，通过消除在冗长对话中重新推理的需求来提高效率。高精度工具调用确保自主智能体可靠地导航庞大的功能库，防止在网络安全自主安全编排等高风险环境中出现执行错误。
行业领导者包括Amdocs、Palantir、Cadence、达索系统和西门子，正在部署和定制该模型，以自动化电信、网络安全、半导体设计和制造等领域的工作流程。
CodeRabbit、Factory和Greptile等软件开发平台正将其与专有模型集成，以更低成本实现更高精度。Edison Scientific和Lila Sciences等生命科学公司将使用它为深度文献搜索、数据科学和分子理解的智能体提供支持。
该架构还推动AI-Q智能体在DeepResearch Bench和DeepResearch Bench II排行榜上名列榜首，突显了其在大型文档集中进行多步骤研究同时保持推理连贯性的能力。
最后，该模型在Artificial Analysis的效率和开放性方面排名第一，在同等规模模型中准确率领先。
为处理多智能体系统内的复杂子任务，部署灵活性对推动企业自动化的领导者来说仍是重点。
NVIDIA在许可许可下发布了开放权重模型，让开发者可以在工作站、数据中心或云环境中部署和定制它。它被打包为NVIDIA NIM微服务，以支持从本地系统到云端的广泛部署。
该架构使用前沿推理模型生成的合成数据进行训练。NVIDIA公布了完整方法论，包括超过10万亿Token的预训练和后训练数据集、15个强化学习训练环境和评估配方。研究人员可以进一步微调模型或使用NeMo平台构建自己的模型。
任何规划数字化推广的高管都必须提前解决上下文爆炸和思维税问题，以防止智能体工作流程中的目标漂移和成本超支。建立全面的架构监督确保这些复杂智能体与企业指令保持一致，产生可持续的效率提升并推进整个组织的企业自动化。
Q&A
Q1：什么是思维税和上下文爆炸问题？
A：思维税指复杂智能体在每个阶段都需要推理，使用大型架构处理每个子任务变得过于昂贵且缓慢。上下文爆炸指多智能体工作流程产生的Token比标准格式多1500%，因为每次交互都需要重发完整系统历史、推理过程和工具输出，导致成本上升和目标漂移。
Q2：NVIDIA Nemotron 3 Super有什么技术特点？
A：该系统拥有1200亿参数但只有120亿激活，采用混合专家架构。Mamba层提供4倍内存和计算效率，Transformer层处理复杂推理。潜在技术以一个专家成本调用四个专家提升准确性，同时预测多个词汇使推理速度提升3倍，并提供100万Token上下文窗口。
Q3：哪些企业正在使用这项技术？
A：行业领导者包括Amdocs、Palantir、Cadence、达索系统和西门子，用于自动化电信、网络安全、半导体设计和制造工作流程。软件平台如CodeRabbit、Factory、Greptile正在集成该技术，生命科学公司Edison Scientific和Lila Sciences将其用于文献搜索、数据科学和分子研究。
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