在剛剛落幕的 NVIDIA GTC 2026 大會上，執行長黃仁勳正式揭曉了專為企業環境打造的 AI 代理（AI Agent）平台 NVIDIA NemoClaw。CyberQ 在第一時間在 NVIDIA DGX Spark 上也進行了實作的測試。
在過去短短幾個月裡，開源專案 OpenClaw 在 GitHub 上以驚人的速度獲得超過 32 萬顆星，它賦予了 AI 代理接管電腦、自動上網搜尋、收發郵件甚至操作應用程式的強大能力。然而，這種需要取得系統高權限的特性，對企業的資安合規與風險控管來說，無疑是一場噩夢。而 NVIDIA NemoClaw 的誕生，正是為了解決這個問題。
什麼是 NemoClaw？不只是擴充，而是零信任的企業級 AI 基礎建設
NemoClaw 的定位並不是要取代 OpenClaw，而是作為其企業級的安全擴充外掛（Plugin）。它透過整合 NVIDIA 既有的開源生態系，為原本如脫韁野馬般的 AI 代理套上了安全護欄（Guardrails）。
這樣一來，龍蝦 OpenClaw 這類 AI 代理人呢，有機會從開發者實驗室裡的高風險玩具，蛻變為符合企業資安稽核標準的數位員工。
探究 GitHub 上的 NemoClaw 技術架構
根據官方 GitHub Repository (NVIDIA/NemoClaw) 的技術細節與官方開發者文件，NemoClaw 的核心架構圍繞著嚴謹的權限隔離展開，主要由以下幾個關鍵組件構成 :
NemoClaw Plugin (TypeScript)
這是一個輕量級的 CLI 擴充套件，負責與 OpenClaw 無縫整合。開發者可以直接在原有的環境中使用 launch、connect、status 與 logs 等指令來管理 AI 代理的生命週期。
NemoClaw Blueprint (Python)
這是負責底層資源編排（Orchestration）的核心腳本。Blueprint 是一個具有版本控制的 Python 產物，它會與 OpenShell CLI 互動，負責規劃（Plan）並執行（Apply）沙箱的建立、安全策略的部署以及推理路由的設定。
NVIDIA OpenShell 企業級沙箱隔離
這是 NemoClaw 資安防禦的最前線。OpenShell 為每個 AI 代理建立獨立的執行程序，並透過宣告式策略（Declarative Policy）進行嚴格管控。
檔案系統限制的部分，NVIDIA 讓 AI 代理人的讀寫權限被強制鎖死在 /sandbox 與 /tmp 目錄下，系統層級的核心路徑全數設為唯讀，徹底防堵 AI 誤刪機密檔案或植入惡意程式的風險。
網路連線管控（Egress Control）則設定所有對外的網路請求都必須經過攔截與審核，且支援在執行時（Runtime）進行熱重載（Hot-reloadable），確保 AI 不會將機密資料外洩至不明伺服器。
隱私路由器（Privacy Router）與混合推論
企業最忌諱將內部資料傳送至公有雲，因此 NemoClaw 的重點就是支援地端私有 AI 推論，允許在本地的 RTX 顯示卡、NVIDIA DGX Spark、AI 工作站或伺服器上調用 NVIDIA Nemotron（涵蓋 20 億至 300 億參數）或 Qwen 等開源模型。
當遇到需要強大推理能力的任務時，其內建的隱私路由器會先自動剝離使用者的私密憑證，再安全地將請求轉發至雲端大型語言模型。CyberQ 實測除了 NVIDIA DGX Spark 可執行，採用 NVIDIA RTX 顯示卡的桌機、NAS 採用虛擬機等方式，也能夠部署 NemoClaw 使用。
實測開發者體驗快速部署與 Alpha 版的挑戰
NVIDIA 這次在開發者體驗（DX）上下了苦功，讓基礎設施的建置門檻大幅降低。開發者只需透過以下簡單的指令，就能啟動整合了 Nemotron 模型與 OpenShell 環境的精靈流程（Onboard Wizard）。
CyberQ 實測先執行指令下載安裝腳本後，系統自動執行安裝程序。
curl -fsSL https://nvidia.com/nemoclaw.sh | bash
接著會陸續依序設定好名稱，以及輸入 API Key 。
如果沒有的話，你得先去 NVIDIA 取得 API Key。
安裝完成後，下指令啟動 NemoClaw 設定主控台。
nemoclaw onboard
接下來就會陸續要完成設定幾個步驟，再透過瀏覽器連線使用 NVIDIA 版龍蝦 NemoClaw。
這邊要選擇 1 ，地端模型，可充分運用你在地端的 NVIDIA GPU 或 工作站資訊。
以及選擇要使用的模型。
可選擇的這五個地端模型稍微說明一下，nemotron-3-super-120b-a12b 是 NVIDIA 完全自主訓練的 MoE（混合專家）模型。它採用了新的混合架構，結合了 Mamba-2、MoE 以及注意力機制。雖然總參數量高達 1200 億（120B），但每次計算單個 Token 時只需啟動 120 億（12B）的參數，這使得它在提供千億參數等級的同時，硬體推論效率仍高。
由於 NemoClaw 本質上是一個極度依賴連續推論的 Token 消耗器。當數位員工在背景自動操作應用程式、查閱資料或驗證 OpenShell 企業安全沙箱策略時，需要模型進行極其快速的思考與決策。這款模型能讓代理的操作加速，且其 100 萬 Token 的上下文長度，能將企業龐大的資料與歷史操作記錄進行消化。
llama-3.1-nemotron-70b-instruct 則是基於開源界權威 Meta 的 Llama 3.1 70B 架構。NVIDIA 的貢獻在於使用了自家的 Nemotron 獎勵模型與 HelpSteer2 資料集對其進行了極致的微調與人類反饋強化學習（RLHF），大幅提升了模型回答問題的邏輯清晰度與實用性。
不過，CyberQ 提醒有意導入 NemoClaw 的團隊，該專案的成品狀態，目前仍處於早期的測試版本水準。
NVIDIA 官方文件明確標示這仍是初期軟體，API 與架構可能隨時變動，安裝與使用碰到的問題仍多，在官方論壇上有很多討論。例如，在 GTC 發布當天（2026/3/16），GitHub 上就有開發者回報了Issue #46，在 DGX Spark 伺服器上執行 Onboarding 程序的最後一步（設定 Policy presets）時，因為 Shell 指令缺少對沙箱名稱的引號包覆，導致 openshell policy set 接收到錯誤的 mkdir 參數而執行失敗。
這顯示出系統在邊緣測試（Edge Cases）與指令容錯上，仍有待社群與官方的持續改進才有辦法更完善。
CyberQ 觀點 : AI 代理商用化的示範嘗試
CyberQ 認為，從資安合規顧問的角度來看，NVIDIA NemoClaw 的開源具有高度的指標性意義。過去這半年，產業界在導入 Agentic AI 時，最大的阻礙從來不是AI 不夠聰明，而是行為不可控與無法通過資安稽核。
NemoClaw 將執行歷程、網路請求與檔案存取行為可視化並加以限縮，有系統性地填補了這塊空白，預期未來有機會能更完善。對於追求快速迭代的獨立開發者，輕量級的 OpenClaw 或許仍是首選，但對於受高度監管的金融、醫療或大型企業而言，NVIDIA NemoClaw 所奠定的這套護欄標準，無疑是未來大規模部署 AI 代理的必經之路。
