NVIDIA rozszerza Agent Toolkit o PhysicsNeMo i CUDA-X

To kolejny etap budowy ekosystemu, który ma łączyć modele AI z wyspecjalizowanymi programami obliczeniowymi. Wcześniej NVIDIA dodała do niego narzędzia BioNeMo dla biologii i odkrywania leków oraz biblioteki Omniverse przeznaczone do zastosowań związanych z fizyczną AI .

Co nowego trafia do Agent Toolkit

PhysicsNeMo: symulacje jako narzędzie dla agenta

Przeprojektowane biblioteki PhysicsNeMo udostępniają agentom modele i funkcje związane z fizyką AI. Agent może wywołać symulację bezpośrednio jako narzędzie — podobnie jak model językowy wywołuje wyszukiwarkę, kalkulator czy bazę danych .

W praktyce chodzi o wykorzystanie obliczeń GPU w analizach:

• konstrukcji i naprężeń,
• przepływów,
• zjawisk termicznych,
• układów wielofizycznych, w których kilka rodzajów oddziaływań występuje jednocześnie .

Taki agent nie ogranicza się więc do zaproponowania projektu. Może również uruchomić obliczenia, porównać warianty i wesprzeć proces weryfikacji — oczywiście w ramach workflow przygotowanego przez inżynierów.

CUDA-X: szybsza algebra liniowa w procesach projektowych

Rozszerzone biblioteki CUDA-X obejmują przyspieszone solvery rzadkich układów równań: cuISS, przeznaczony do metod iteracyjnych, oraz cuDSS, wykorzystujący metodę bezpośrednią .

Algebra liniowa jest podstawą wielu symulacji inżynieryjnych — od obliczeń przepływu i naprężeń po elektromagnetykę. Udostępnienie solverów jako wywoływalnych narzędzi oznacza, że agent może włączyć wysokowydajne obliczenia do procesu projektowania, optymalizacji i sprawdzania układu .

Chemia kwantowa dla obliczeń na poziomie cząsteczek

NVIDIA dodała również możliwości chemii kwantowej, które agent może wykorzystywać w symulacjach molekularnych. Wśród wymienianych komponentów znajduje się cuEST . To poszerza zakres zastosowań Agent Toolkit poza projektowanie urządzeń i systemów — w stronę badań nad materiałami oraz zjawiskami zachodzącymi na poziomie cząsteczek.

Omniverse i BioNeMo poszerzają zakres zastosowań

Nowe funkcje PhysicsNeMo i CUDA-X nie są jedynymi wyspecjalizowanymi elementami ekosystemu NVIDIA.

20 lipca 2026 r. firma ogłosiła włączenie do Agent Toolkit bibliotek Omniverse. Obejmują one m.in. symulację sensorów RTX — kamer, lidarów i radarów — symulacje fizyczne przyspieszane przez GPU oraz walidację zasobów gotowych do użycia w symulacji . Agenty mogą dzięki temu sprawdzać, czy modele 3D nadają się do zastosowania w przemysłowych cyfrowych bliźniakach.

Z kolei uruchomiony w czerwcu BioNeMo Agent Toolkit zamienia modele biomolekularne w narzędzia, które agent może wywołać w konkretnym zadaniu. Zakres obejmuje przewidywanie struktury białek, dokowanie molekularne, generatywną chemię, genomikę i projektowanie białek . NVIDIA podaje, że w jednym z raportowanych pomiarów odsetek ukończonych zadań wzrósł z 57,1 proc. do 100 proc., a agenty osiągały średnio dwa razy więcej zaliczonych asercji na 1000 tokenów .

Firmy półprzewodnikowe już budują na tych narzędziach

Najbardziej bezpośrednim odbiorcą lipcowego rozszerzenia jest sektor projektowania układów scalonych i systemów, czyli EDA — elektroniczna automatyzacja projektowania.

• Cadence rozwija zasilane przez NVIDIA agenty AI oraz platformę AgentStack. Z rozwiązań Cadence przyspieszanych przez NVIDIA korzystają m.in. Samsung i SK Hynix, a firmowy harness może uruchamiać model Nemotron 3 Ultra w zadaniach związanych z projektowaniem chipów .
• Synopsys oferuje długotrwale działające, w pełni autonomiczne agenty do procesów EDA, w tym weryfikacji projektu oraz zadań analogowych i mieszanych. NVIDIA i Synopsys współpracują także nad agentową AI dla projektowania układów i symulacji wielofizycznych .
• Siemens zaprezentował agenta Fuse EDA AI Agent działającego na NVIDIA Agent Toolkit podczas GTC 2026. Firma znalazła się również w grupie partnerów startowych tego ekosystemu .
• Samsung wykorzystuje rozwiązania Cadence przyspieszane przez NVIDIA w projektowaniu chipów, a biblioteki CUDA-X i AI także w procesach produkcji półprzewodników .
• TSMC stosuje przyspieszone obliczenia NVIDIA i AI w projektowaniu oraz wytwarzaniu układów. Współpraca TSMC z Cadence obejmuje procesy technologiczne N3, N2, A16 i A14, a Cadence rozwija swoje rozwiązania na bazie Agent Toolkit .

Już podczas GTC 2026 w marcu NVIDIA wskazywała 17 partnerów, wśród nich Adobe, SAP, Salesforce, ServiceNow, Siemens, Cadence i Synopsys, którzy budowali rozwiązania na Agent Toolkit . Lipcowa aktualizacja wyraźnie przesuwa środek ciężkości w stronę EDA, projektowania systemów i inżynierii fizycznej, z Cadence, Siemens i Synopsys jako wymienianymi w tym kontekście wczesnymi użytkownikami .

NVIDIA chce być „warstwą pod spodem” agentów AI

Strategia NVIDIA wykracza poza dodawanie pojedynczych bibliotek. Firma przedstawia Agent Toolkit jako otwartą infrastrukturę do budowania, zabezpieczania i wdrażania autonomicznych agentów AI w przedsiębiorstwach . Jej plan można sprowadzić do trzech elementów.

1. Otwarty standard dla agentów

W skład ekosystemu wchodzą m.in. bezpieczne środowisko uruchomieniowe NemoClaw, framework agentowy OpenShell, schematy AI-Q oraz otwarte modele Nemotron . NVIDIA chce w ten sposób ujednolicić sposób tworzenia, uwierzytelniania i koordynowania agentów. Ambicja przypomina rolę, jaką CUDA odegrała wcześniej w rozwoju oprogramowania dla obliczeń GPU.

2. Przejście od biura do świata fizycznego

PhysicsNeMo, CUDA-X i Omniverse rozszerzają Agent Toolkit z agentów dla korporacyjnych procesów IT na projektowanie, inżynierię i produkcję — czyli obszar określany mianem physical AI . BioNeMo wykonuje podobny ruch w naukach o życiu i odkrywaniu leków .

W rezultacie zasoby rozwijane przez NVIDIA w obszarze symulacji fizycznych, matematyki GPU i genomiki stają się funkcjami, które deweloper może łączyć w większe, wieloetapowe workflow.

3. Sprzęt i oprogramowanie napędzają się wzajemnie

NVIDIA podaje, że oprogramowanie używane przez jej inżynierów do projektowania kolejnych generacji układów działa na własnym sprzęcie firmy, w tym na procesorach Vera i GPU . Powstaje w ten sposób zamknięta pętla: sprzęt NVIDIA przyspiesza narzędzia służące do projektowania kolejnych układów NVIDIA.

Jednocześnie partnerzy tacy jak Cadence, Synopsys i Siemens rozwijają własne platformy agentowe zależne od środowiska uruchomieniowego i akceleratorów NVIDIA . Może to wzmacniać pozycję firmy w całym stosie technologicznym — od modeli i bezpieczeństwa, przez narzędzia deweloperskie, po sprzęt.

Najważniejszy wniosek

NVIDIA nie próbuje przede wszystkim konkurować z aplikacjami biznesowymi takimi jak ServiceNow, Salesforce czy SAP. Jej celem jest dostarczenie warstwy znajdującej się pod nimi: modeli, środowiska uruchomieniowego, zabezpieczeń, narzędzi oraz bibliotek obliczeniowych .

Dodanie fizyki, solverów i chemii kwantowej pokazuje, że ta warstwa ma obsługiwać nie tylko cyfrowych pracowników, lecz także agentów projektujących chipy, analizujących konstrukcje, uruchamiających symulacje i wspierających badania naukowe. Jeśli partnerzy przemysłowi będą nadal budować na tym stosie, Agent Toolkit może stać się dla autonomicznej AI tym, czym CUDA stała się dla obliczeń na GPU — wspólną bazą, na której powstają rozwiązania innych firm.