NVIDIA AICR v1.0 发布：开放、稳定、可验证的 GPU 集群配置

NVIDIA 推出 NVIDIA Open Agent Safety Platform，包含开源运行时 OpenShell、硬件层 Sentry 及 DOCA 技术。该平台旨在通过内核级隔离、零信任环境和带外（out-of-band）监控来防止 AI 智能体行为漂移和越权。OpenShell 将操作指令转化为可验证策略，BlueField DPU 在模型路径上提供实时策略执行与身份治理，确保即使主机不可信时也能独立保护系统。

NVIDIA 在 GitHub 上线 DOCA AI agent skills，为 AI 智能体提供经过验证的 API 签名、硬件能力要求和构建约束，覆盖 Flow、GPUNetIO、PCC 等 DOCA 库。在 65 条真实 DOCA 开发者提示词评测中，无 skills 时智能体仅满足 19% 的评分清单项，加载 skills 后达到 100%。

NVIDIA 宣布 xio-sig 在 cuFile 之外新增 cuObject，并正式开放 cuObject 客户端与服务器库，开发者可通过其 API 和 RDMA 线协议构建加速对象存储应用。同步推出的 SCADA Server SDK 让存储厂商构建响应 GPU 发起请求的 SCADA 服务器，IBM 已用集成 Storage Scale 的原型验证互操作性。

NVIDIA 推出开源项目 NVIDIA OpenShell 0.1.0，这是一个用于定义和执行 AI Agent 访问权限的运行时。它通过沙箱执行、受控服务访问、凭证管理和形式化策略分析，在 Agent 工作负载外部强制实施权限控制。OpenShell 支持 Codex、Claude Code 等框架，允许团队在不重写 Agent 的情况下限制 API 操作、保护凭证并审查权限变更。Cadence、Slack 和 Gecko Robotics 等组织已在芯片设计、企业自动…

NVIDIA 发布开源 Kubernetes 控制器 NVIDIA Cluster Readiness Engine（NVCRE），通过运行真实的分布式负载（如 NCCL all-reduce 和 Nemotron 5 预训练测试）在集群进入生产前验证就绪度，并将故障归因到具体节点。

NVIDIA 为 ROS 2 Lyrical 贡献 CUDA buffer backend，配合上游 rosidl::Buffer 抽象，让节点在满足同主机、同 CUDA 设备、同 Linux 用户及受支持 RMW 实现等条件时以零拷贝方式传输 GPU 常驻数据，否则自动回退 CPU 路径。

NVIDIA 发文梳理 AI 智能体评估如何从单次函数调用打分演进到整任务打分，指出 BFCL 只评估单次调用，调用准确率必要但不充分。完整评估需要可执行环境，配合步骤级过程打分与端到端结果打分，核心指标包括任务成功率、一致性、工具调用精度、参数准确率、每成功任务步数与成本。

NVIDIA Dynamo-Triton 26.07 通过 TensorRT 后端启用多设备推理，让单个 TensorRT 网络借助 NCCL 分布式集合通信跨多 GPU 执行，该能力自 TensorRT 11.0 起全面支持。

NVIDIA 构建了一个 AI 智能体技能，把 cuTile Python 和 Triton-TileIR 内核翻译成 cuTile Rust，已将 TileGym 全部 24 个公开算子（约 40 个 GPU kernel）移植完成，平均达到 cuTile Python 99.5% 的性能。

NVIDIA 与 Palantir 合作在 Palantir Foundry 中构建数字供应链智能指挥中心，把材料分配决策所需的材料、工厂、产能、承诺等数据统一到 Ontology 数据层，并用开源 GPU 加速优化库 NVIDIA cuOpt 以混合整数线性规划求解关键材料分配问题，目标是最小化 Time of Ownership（TOO）。