تتصدر منصة إنفيديا بلكول أداءً قياسياً في أول معايير قياس البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الوكيل التي أطلقها مختبر التحليل الفني. يأتي ذلك في ظل التحول الجوهري في أحمال العمل الذكية من المحادثات التفاعلية إلى المهام الوكيلية المتسلسلة التي تتطلب استدعاءً متكررًا للنماذج ومعالجة أدوات متعددة. يعتمد معيار AgentPerf على مسارات برمجية واقعية مستمدة من مستودعات عامة لأكثر من اثنتي عشرة لغة برمجة، حيث يتعامل الوكيل مع ملفات ويعدل الأكواد وينفذ أوامر بمحاكاة زمنية لمعالجة وحدة المعالجة المركزية. يقيس المعيار قدرة المنصات على دعم مهام وكيلية متزامنة مع الالتزام بعتبات أداء محددة لسرعة الاستجابة وإخراج الرموز، مما يوفر مقياسًا دقيقًا لكفاءة البنية التحتية من حيث التكلفة والكثافة الاستهلاكية للتيار الكهربائي. أظهرت النتائج الأولية تفوقاً واضحاً لمنصة GB300 NVL72، التي تدير ما يصل إلى عشرين مرة عدد وكلاء لكل ميغاواط مقارنة بمنصة H200. يعزى هذا التميز إلى التصميم المتكامل عبر طبقات النظام، حيث توحد المنصة تسعة وسبعين بطاقة رسومية في رف واحد، مما يسمح بنشر نماذج المختلطة واسعة النطاق بكفاءة. تساهم نوى CUDA في تداخل العمليات الحسابية والاتصالية لتقليل زمن الاستجابة، بينما يحافظ TensorRT LLM على الكفاءة عبر فصل معالجة المدخلات عن توليد المخرجات عند زيادة عدد الجلسات المتزامنة. يستفيد من هذه الإمكانيات عدد من مقدمي البنية التحتية الرائدون، بما في ذلك Baseten و DeepInfra و Together AI، الذين يشغلون حاليًا تطبيقات وكيلية إنتاجية على نموذج DeepSeek V4 Pro. كما تعزز Together AI قدرة منصة Cursor للبرمجة الوكيلية على تصحيح الأخطاء وتوليد الميزات، بينما تدعم DeepInfra منصة Pam.ai لقطاع مبيعات السيارات. مع استمرار تحسين البرمجيات مفتوحة المصدر، تستعد إنفيديا لتعميم بنية Vera Rubin في الإنتاج، مما يعزز السعة التشغيلية لتلبية الطلب المتصاعد على الذكاء الاصطناعي الوكيل على نطاق واسع.