Agent 与工作流01
英伟达在 GTC 柏林大会上把一组开源组件加入 Agent Toolkit，组成了 Agent Knowledge Foundation。它包含 Nemotron Retriever 检索模型、Auto-Ontology 本体库、处理表格数据的 Kumo 模型系列和 CUDA-X 数据处理库。问题在于：企业把智能体接上 Snowflake、邮箱或知识库后，模型仍难以理解跨系统的整体业务背景，面对多标签页的表格也容易找错数据。这次的做法是让数据留在原处、沿用企业已有的访问规则，用更好的检索和知识图谱补上下文——英伟达称其检索模型在 OpenSearch 测试中相关性提升 65%。对读者的意义是：企业多了一种不替换现有数据平台、自建智能体数据层的新选择，但相关组件刚发布，实际效果还需验证。英伟达表示只做模型、不与 Snowflake、Databricks 等数据平台竞争，权限控制仍交给合作伙伴；文中未说明各组件的具体可用时间和价格。
文中可用工具
- Agent Knowledge Foundation英伟达新推出的开源组件集合，帮企业智能体理解公司数据
- Agent Toolkit英伟达的智能体开发工具包，本次新增了上述组件
- Nemotron Retriever检索用的嵌入模型，让智能体搜得更准、少查几次
- Auto-Ontology从企业数据表自动构建知识图谱，把原始数据对应到客户、产品等业务概念
- Kumo面向表格等结构化数据的模型系列，用于预测分析
- CUDA-X英伟达的数据处理库
- OpenSearch开源搜索服务，文中用作测试检索效果的基准环境
- Model Context Protocol (MCP) server让智能体查询 Auto-Ontology 的接口方式
- Palantir Foundry英伟达内部供应链团队用来使用 Agent Knowledge Foundation 的平台
- Snowflake NotebooksSnowflake 客户可在此运行 Kumo 模型
- Genie OntologyDatabricks 的上下文层，与 Kumo 异常检测模型搭配使用
- Hugging Face英伟达发布开放权重模型的平台
行业动态02
有新的分析报告观察了欧盟企业和小公司使用“智能体式 AI”的情况。智能体式 AI 可以理解为能自己分步骤完成任务、而不只是聊天的 AI。报告显示这种用法正在变多，也指出哪些地方用得更深还能带来更多价值。不过材料没有说明是谁做的分析、覆盖多少家公司、具体数字是多少，也没有给出可用的产品或工具，这些信息原文未说明。
Agent 与工作流03
Workday 把自己的 HR 和财务数据平台「无头化」——简单说，就是不再只靠自家网页界面来用，而是开放接口给外部程序。以前开发者想接这些数据，常把数据复制到数据湖或用系统账号，结果绕过了权限检查，智能体可能看到不该看的信息、做不该做的操作。现在通过官方的 MCP 服务器、SQL 直查和共享运行时，智能体能以用户本人的身份运行，只能看到、操作该用户有权处理的内容。对开发者来说，可以在 Claude Code、Cursor 等工具里构建自己的 HR 和财务智能体；对企业来说，智能体仍受 Workday 的权限和审计约束。
文中可用工具
- Model Context Protocol一种让 AI 智能体连接外部数据与工具的开放协议
- MCP serverWorkday 提供的入口，让智能体以用户身份访问 HR 和财务数据
- Workday Extend AI包含 Agent-Ready Tools 的开发工具集
- Agent-Ready ToolsWorkday 的 MCP 工具服务器，提供读写数据的工具
- Live Data Query允许 BI 工具和智能体直接对 Workday 数据跑 SQL 查询
- Workday Data Cloud包含 Live Data Query 的数据云服务
- Agent Harness共享运行时，负责给智能体传身份权限并挑选模型
- Developer Agent用自然语言在 Claude Code、Codex、Cursor 等工具里生成 Workday 智能体和应用
- Custom Agents让团队把用 LangChain 或 Google ADK 构建的智能体部署到 Agent Harness
- Agent Context Service计划 2027 年初早期访问，只预加载任务所需的 Workday 数据
- Grounded Reasoning计划 2027 年初早期访问，在执行动作前拿企业政策、流程规则和 Workday 记录做核查
- Claude Code外部开发者用来构建 HR 和财务智能体的工具之一