أطلقت نيفيديا أداة جديدة تُدعى "NeMo Agent Toolkit" (NAT)، وهي إطار برمجي مصمم لتسهيل بناء تطبيقات مُساعِدات ذكية مبنية على نماذج لغة كبيرة (LLMs) وتجهيزها للبيئة الإنتاجية. تُعدّ هذه الخطوة مميزة، إذ تُظهر توسّع نيفيديا خارج مجال هاردويرها المعهود (كالرسومات) نحو تطوير برمجيات متطورة تُسهم في ترسيخ مفهوم الذكاء الاصطناعي القابل للتطبيق فعليًا. تُقدّم NAT حلاً مركزيًا يُمكّن المطوّرين من دمج مكونات متعددة — مثل نماذج لغة من مزودين مختلفين (مثل أنتروبيك، أوبن إيه آي، أو أمازون بيدروك)، وأطر عمل مُساعِدات (كـ LangChain، CrewAI، LlamaIndex)، وأدوات مخصصة — في نظام متماسك. بدلًا من الاعتماد على أدوات مُتعددة بمنطق مُتفرّق، تُقدّم NAT "لصقًا" برمجيًا يُنسّق بين هذه المكونات، وتمكّن من تطوير تطبيقات قادرة على التفكير، والتحليل، والعمل بسلاسة. في مثال عملي، تم بناء "مساعد سعادة عالمية" يعتمد على بيانات تقرير السعادة العالمي (2019–2024). بدأ المشروع بتطبيق بسيط لاستجابة محادثة، ثم تطوّر لينضم إلى أدوات مخصصة مثل استخراج إحصائيات دولة معينة أو سنة محددة. بعدها، تم دمج "مساعد حسابي" مبني على LangGraph، يُمكّن من إجراء حسابات رياضية دقيقة (مثل مقارنة النسب المئوية بين درجات السعادة) — مما يُقلّل من احتمال التخمين أو التصوّر الخاطئ (hallucination) من قبل النموذج. النقطة البارزة في NAT هي قدرتها على دمج مساعِدات مبنية بFrameworks أخرى بسهولة، بفضل دعمها لـ "مُحَوِّلات" (wrappers) مُعدّة مسبقًا. كما تُقدّم ميزة تطوير واجهات برمجية (API) بسيطة عبر أمر nat serve، وتمكّن من تطوير واجهة ويب جاهزة باستخدام أداة UI مُتاحة مفتوحة المصدر. هذه الواجهة تُظهر كل خطوات التفكير، ونواتج الأدوات المستخدمة، مما يُعدّ ميزة قيمة للاستكشاف والتصحيح. رغم أن NAT تُقدّم تجربة قوية وشاملة، إلا أنّها تواجه بعض التحديات. تُعدّ عملية إعداد الأدوات (الـ "boilerplate") مُتطلّبة نسبيًا، وثمة حاجة لتحسين وضوح الوثائق، خصوصًا للبدء. كما أنّ المجتمع المُستخدم لها ما زال ناشئًا، ما يُصعّب العثور على حلول مُباشرة. بشكل عام، تُمثّل NAT أداة مُحَوِّلة لبناء مساعِدات ذكية جاهزة للإنتاج. تُقدّم توازنًا بين المرونة والهيكلة، وتُسهم في حلّ المشكلات الشائعة في "اليوم الثاني" (Day 2) لتطبيقات LLMs: التكامل، المراقبة، التقييم، ونشر الحلول. وهي تُعدّ خطوة مهمة نحو ترسيخ الذكاء الاصطناعي في تطبيقات واقعية، مُنضبطة، وقابلة للتوسع.