NVIDIA Agent Toolkit
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CrowdStrike Accelerates Agentic MDR with NVIDIA, Demonstrating 5x Faster Investigations and 3x Higher Triage Accuracy
Businesswire· 2026-03-17 04:35
公司与NVIDIA的合作进展 - CrowdStrike宣布扩大与NVIDIA的合作,利用NVIDIA Agent Toolkit(包含开源的NVIDIA Nemotron模型和NVIDIA NeMo Data Designer)来推进Agentic托管检测与响应,以增强专业安全代理并加速调查工作流程[1] - 公司还将扩展Charlotte AI AgentWorks,以支持NVIDIA Nemotron 3 Super模型,使组织能够利用最高效、最智能的开放模型构建自定义AI代理[2] - CrowdStrike与NVIDIA正通过“安全设计AI蓝图”进行合作,将NVIDIA OpenShell开源运行时与Falcon平台集成,以提升自主代理的安全性[4] 产品性能提升 - 早期内部测试显示,在NVIDIA Nemotron Nano和Nemotron Super模型的支持下,CrowdStrike Falcon® Complete Next-Gen MDR的调查速度最高提升5倍,高置信度良性分类性能的甄别准确率提升超过3倍[2] - CrowdStrike和NVIDIA的内部基准测试验证了性能提升:调查速度最高提升5倍,甄别准确率提升超过3倍,从而显著减少了人工甄别工作量[8] - 对NVIDIA Nemotron Nano模型进行微调后,在Falcon® LogScale中生成调查查询的准确率达到96%,提供了一个提升代理调查效率的自然语言界面[8] - 基于内部测试,代理调查平均时间为8.5分钟,而最长的人工调查时间为48分钟,由此得出最高5倍的速度提升[10] 技术实现与模型应用 - NVIDIA Nemotron模型使用NVIDIA NeMo Data Designer生成的合成数据进行了定制化,该工具从专家见解和第一方遥测数据中学习数据模式,以生成高质量的合成数据,从而创建增强模型准确性和工作流程一致性的结构化训练信号[7] - CrowdStrike评估了NVIDIA Nemotron模型在一系列潜在的Falcon Complete Next-Gen MDR用例中的应用,以编排调查工作流程并自动化大量的一级分析,同时保留分析师的监督[6] 行业背景与战略意义 - 随着对手越来越多地利用AI加速侦察、规避和横向移动,安全团队必须以机器速度和规模运作,团队每天处理数千个检测,通常需要人工审查以区分信号与噪音[3] - 在持续的人才短缺和成本限制下,在不增加人员的情况下提高速度和精度已成为一项战略要务[3] - Agentic MDR代表了托管防御的下一阶段演进,即AI原生代理增强专家分析师,以简化高容量工作流程、提升决策质量,并在企业环境中扩展精英级防护[4] - CrowdStrike与NVIDIA正在加速向Agentic安全运营中心的转变,以企业规模和机器速度实现Agentic MDR[9] 高管与第三方评论 - CrowdStrike首席商务官Daniel Bernard表示,托管防御的未来不是增加更多分析师,而是将AI代理直接嵌入安全运营中心,赋予分析师超能力,公司正与NVIDIA一起加速向Agentic MDR的转变[5] - NVIDIA企业AI产品副总裁Justin Boitano表示,与CrowdStrike一起,正在将安全、自主的AI代理引入安全运营,使组织能够推理威胁、实时行动并持续增强网络弹性[5] - Kroll全球网络与数据弹性集团主管David Burg评论称,CrowdStrike在Falcon Complete Next-Gen MDR中使用先进AI推理,标志着托管防御向前迈出了重要一步,通过加速调查和提高甄别准确性,使其团队能够为全球客户提供更快、高质量的结果[5] 公司业务与平台简介 - CrowdStrike是一家全球网络安全领导者,通过全球最先进的云原生平台重新定义了现代安全,该平台保护企业风险的关键领域:端点、云工作负载、身份和数据[11] - CrowdStrike Falcon®平台由CrowdStrike安全云和世界级AI驱动,利用实时攻击指标、威胁情报、不断演变的对手技术以及来自整个企业的丰富遥测数据,提供高度准确的检测、自动化保护与修复、精英威胁搜寻和优先漏洞可观测性[12] - Falcon平台采用单一轻量级代理架构,专为云构建,可实现快速、可扩展的部署、卓越的保护和性能、降低复杂性并实现即时价值[13]
NVIDIA Ignites the Next Industrial Revolution in Knowledge Work With Open Agent Development Platform
Globenewswire· 2026-03-17 04:22
公司战略与产品发布 - 英伟达宣布与合作伙伴共同推出用于自主、自我演进企业AI智能体的开源软件,旨在开启AI新时代,加速软件和知识工作的代际变革 [2] - 公司发布NVIDIA Agent Toolkit,为企业和开发者提供开源模型和软件,用于构建可自主决定如何完成任务以提升生产力的工具 [3] - 该工具包包含NVIDIA OpenShell™,这是一个开源运行时,通过强制执行基于策略的安全、网络和隐私护栏,使自主智能体(或“claws”)的部署更安全 [3] - NVIDIA Agent Toolkit包含开放模型(如Nemotron)、开放智能体(如AI-Q)、开放技能(如cuOpt)和开放运行时(如OpenShell),开发者可用其创建能够自主行动的专业AI智能体 [4] 核心技术优势 - 基于NVIDIA AI-Q开放智能体蓝图,开发者可创建能够感知、推理并基于企业知识采取行动的定制AI智能体,自动选择正确的数据源和分析深度以提供精准、上下文感知的答案 [5] - AI-Q的混合架构使用前沿模型进行编排,使用NVIDIA Nemotron开放模型进行研究,可将查询成本降低50%以上,同时提供世界级的准确性 [6] - NVIDIA利用AI-Q蓝图开发了在DeepResearch Bench和DeepResearch Bench II排行榜上排名第一的AI智能体 [6] - NVIDIA OpenShell为自主智能体提供所需的生产力访问权限,同时强制执行基于策略的安全、网络和隐私护栏 [7] - 公司正与包括思科、CrowdStrike、Google、Microsoft Security和TrendAI在内的安全提供商合作,构建OpenShell与其网络安全和AI安全工具的兼容性 [7] 生态合作与集成 - 智能体工程公司LangChain(其开源框架下载量已超过10亿次)正与英伟达合作,将Agent Toolkit(包括AI-Q、OpenShell和Nemotron开放模型、数据集和工具)集成到其LangChain深度智能体库中,用于开发高级、准确的企业AI智能体并进行大规模运行 [8] - 包括Adobe、Atlassian、Amdocs、Box、Cadence、Cisco、Cohesity、CrowdStrike、Dassault Systèmes、IQVIA、Red Hat、SAP、Salesforce、Siemens、ServiceNow和Synopsys在内的领先软件平台正利用NVIDIA Agent Toolkit软件推进企业和实体AI智能体 [10] - Adobe将采用Agent Toolkit软件作为基础,在个性化、更安全和更具成本效益的环境中运行混合、长期运行的Adobe创意、生产力和营销智能体 [9] - IQVIA已将NVIDIA Nemotron和其他Agent Toolkit软件与IQVIA.ai(一个统一的智能体AI平台)集成,已在内部团队和客户环境中部署超过150个智能体,包括前20大制药公司中的19家 [13] - Salesforce正与英伟达合作,使客户能够使用Agentforce为服务、销售和营销任务构建、定制和部署AI智能体,并引入了一个参考架构,员工可使用Slack作为Agentforce智能体的主要对话界面和编排层 [13] 开发者与部署支持 - 开发者可在build.nvidia.com上探索NVIDIA Agent Toolkit和OpenShell,它们可在包括Baseten、Bitdeer AI、CoreWeave、DeepInfra、DigitalOcean、GMI Cloud、Fireworks、Lightning、Together AI和Vultr在内的推理提供商和NVIDIA云合作伙伴上运行 [11] - 开发者也可将OpenShell与LangChain一起使用,并从GitHub下载以在专用的NVIDIA GeForce RTX PC和笔记本电脑或NVIDIA RTX工作站,以及来自Altos Computing、ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP、Lenovo、MSI和Supermicro的NVIDIA DGX Station和NVIDIA DGX Spark超级计算机上本地运行 [12] - 企业也可在包括亚马逊AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Microsoft Security和Oracle Cloud在内的云服务提供商的AI工厂基础设施上构建和运行AI智能体 [13]