2026 年 7 月 8 日，LangChain 與 NVIDIA 聯合發布「NemoClaw for LangChain Deep Agents」藍圖，定位是幫企業打造「開放且可治理」的代理系統。它賣的不是單一工具，而是從模型、代理框架到執行環境的整套三層堆疊，並把治理與成本兩個痛點直接寫進架構。NVIDIA 執行長黃仁勳的說法很直白：「超級代理已經到來。」
三層堆疊：開放模型、代理框架、治理沙盒
第一層是開放模型 Nemotron 3 Ultra，企業可以自行部署、微調與最佳化。第二層是 LangChain 的 Deep Agents Code（簡稱 dcode）——這套開源代理框架負責規劃、工具使用、記憶與長時間任務執行，藍圖還附上針對該模型調校過的框架設定檔；配套文章把這條路線稱為「調校框架、而非調校模型」。第三層是 NVIDIA OpenShell，一個以政策控管的沙盒執行環境，規範代理如何接觸工具、系統與資料。整包藍圖已上架 NVIDIA 的 build 平台，開箱即用，而且每一層都可以稽核、調整或替換。
評測顯示十倍成本差距
LangChain 給出的數字很有攻擊性：在自家的代理評測套件中，開放模型搭配調校後的 Deep Agents 框架拿到 0.86 的總分，成本只有 4.48 美元；表現最接近的其他模型要價 43.48 美元——約十倍的差距。對代理場景來說，推理成本直接決定評測套件能跑多大、變體能比多少，以及長時間任務商業上是否成立。Fireworks 的 Lin Qiao 說，推理速度與成本直接決定代理能否在生產環境存活。成本降下來之後，更大的評測矩陣與更多領域專用代理才變得可行。
dcode 如何處理敏感程式碼
配套文章聚焦治理細節：一條指令 nemo-deepagents onboard 就能建好沙盒、安裝 dcode，並透過託管推理接上模型。治理設計包括：網路連線預設全部拒絕，連外要逐請求核准；敏感動作設有人工批准關卡；每次執行都可快照進逐連線的稽核日誌；憑證由平台保管在沙盒之外，代理本身永遠碰不到。沙盒可用自訂 Dockerfile 建置，支援 Java、COBOL、Maven 等企業技術棧，本機儲存庫則以指令送進沙盒——程式碼不離開你控制的邊界，資料駐留與基礎設施都留在自己手上。
遺留系統現代化是主打場景
藍圖的旗艦場景是遺留系統現代化，最典型的例子是 COBOL 轉 Java：工作流採波次推進，先盤點與寫文件，再按業務領域拆解、逐段重構，每個 diff 都要經過人工審查與核准才進入下一波。其他用途包括 .NET 遷往 Linux、雲端平台改造、到期框架升級、測試修復、留下稽核紀錄的安全修補，以及受治理的內部編程助理。對不敢讓代理碰核心系統的企業，每一波都有人核准，是刻意營造的安心感。
生態系與開放性
周邊生態也一併到位：EY 將建立實作顧問服務，Baseten、Fireworks、Nebius、Crusoe、DeepInfra 與 Together AI 負責生產環境的模型託管。開放性是整包藍圖的核心賣點：模型權重可以微調、框架可以換、執行環境自己管，任何一層都不構成供應商鎖定，企業也因此看得到代理如何運作。更值得留意的是它的示範效果——把治理從事後稽核變成架構屬性：預設拒絕的網路、沙盒之外的憑證、逐連線的日誌，都是寫進執行環境，而不是靠團隊自律。正在評估代理平台的團隊，可把這份藍圖當成現成的檢查清單。
參考來源
- LangChain and NVIDIA launch the NemoClaw Deep Agents Blueprint — LangChain
- Deep Agents Code on NemoClaw — LangChain
- NemoClaw for LangChain Deep Agents Code — NVIDIA Build
本文由 AI 協助自上述來源整理，經人工審核後發布。