Nemotron Labs: Các agent OpenClaw có ý nghĩa gì đối với các tổ chức

Ghi chú của người viết: Bài viết này là một phần của loạt blog Nemotron Labs, khám phá cách các mô hình mở, tập dữ liệu và kỹ thuật huấn luyện mới nhất giúp doanh nghiệp xây dựng các hệ thống và ứng dụng AI chuyên biệt trên nền tảng NVIDIA. Mỗi bài viết nêu bật những cách thực tiễn để dùng một open stack nhằm mang lại giá trị thực trong môi trường production — từ các copilot nghiên cứu minh bạch đến các AI agent có khả năng mở rộng.

Đến đầu năm 2026, dự án mã nguồn mở OpenClaw đã trở thành một hiện tượng. Vào tháng 1, số sao trên GitHub của dự án vượt mốc 100.000 khi sự quan tâm của giới phát triển tăng vọt. Các dashboard cộng đồng và phân tích lưu lượng cho thấy hơn 2 triệu lượt truy cập chỉ trong một tuần. Đến tháng 3, OpenClaw vượt 250.000 sao — vượt qua React để trở thành dự án phần mềm có nhiều sao nhất trên GitHub chỉ trong 60 ngày.

Được tạo bởi Peter Steinberger, OpenClaw là một trợ lý AI tự lưu trú, có tính bền bỉ, được thiết kế để chạy cục bộ hoặc trên máy chủ riêng. Dự án thu hút sự chú ý nhờ tính dễ tiếp cận và khả năng tự chủ không bị ràng buộc: Người dùng có thể triển khai một mô hình AI cục bộ mà không phụ thuộc vào hạ tầng đám mây hoặc các giao diện lập trình ứng dụng (API) bên ngoài.

Hầu hết AI agent ngày nay được kích hoạt bởi một prompt, hoàn thành một tác vụ đã xác định rồi dừng chạy. Một agent tự chủ chạy dài hạn, hay “claw”, hoạt động theo cách khác. Những agent này chạy bền bỉ trong nền, tự mình hoàn thành các tác vụ và chỉ đưa lên những việc cần quyết định của con người. Chúng vận hành theo một nhịp heartbeat: Theo các khoảng thời gian đều đặn, chúng kiểm tra danh sách tác vụ, đánh giá việc nào cần hành động, rồi hành động hoặc chờ chu kỳ tiếp theo.

Việc OpenClaw nhanh chóng được áp dụng cũng làm dấy lên tranh luận. Các nhà nghiên cứu bảo mật nêu quan ngại về cách các công cụ AI tự lưu trữ quản lý dữ liệu nhạy cảm, xác thực và cập nhật mô hình. Những người khác đặt câu hỏi liệu các triển khai cục bộ có thể khiến người dùng đối mặt với các rủi ro mới hay không — từ các phiên bản máy chủ chưa được vá cho đến các đóng góp độc hại trong những fork cộng đồng. Khi những người đóng góp và bảo trì nỗ lực giải quyết các vấn đề này, sự trỗi dậy của OpenClaw đã thúc đẩy một cuộc thảo luận rộng hơn trong toàn hệ sinh thái AI về những đánh đổi giữa tính mở, quyền riêng tư và an toàn.

Để giúp tăng cường bảo mật và độ vững chắc của dự án OpenClaw, NVIDIA đang hợp tác với Steinberger và cộng đồng nhà phát triển OpenClaw nhằm xử lý các lỗ hổng tiềm ẩn, như được trình bày chi tiết trong một bài đăng blog gần đây của OpenClaw .

NVIDIA đóng góp mã và hướng dẫn tập trung vào việc cải thiện khả năng cô lập mô hình, quản lý tốt hơn quyền truy cập dữ liệu cục bộ và củng cố các quy trình xác minh đóng góp mã từ cộng đồng. Mục tiêu là hỗ trợ đà phát triển của dự án bằng cách đóng góp chuyên môn về bảo mật và hệ thống theo cách mở, minh bạch, giúp tăng cường công việc của cộng đồng trong khi vẫn duy trì cơ chế quản trị độc lập của OpenClaw.

Để giúp các agent chạy dài hạn trở nên an toàn hơn cho doanh nghiệp, NVIDIA cũng giới thiệu NVIDIA NemoClaw, một bản triển khai tham chiếu sử dụng một lệnh duy nhất để cài đặt OpenClaw, runtime bảo mật NVIDIA OpenShell và các mô hình mở NVIDIA Nemotron với các thiết lập mặc định được gia cố cho mạng, quyền truy cập dữ liệu và bảo mật. NemoClaw đóng vai trò như một bản thiết kế để các tổ chức triển khai claws an toàn hơn.

Nhu cầu inference tăng gấp bội theo từng làn sóng AI

AI đã trải qua bốn giai đoạn, và khoảng thời gian giữa mỗi giai đoạn đang rút ngắn lại. Predictive AI mất nhiều năm để trở nên phổ biến. Với Generative AI thì phát triển nhanh hơn nhiều. Reasoning AI (AI lý luận) còn xuất hiện nhanh hơn nữa. AI tự chủ — làn sóng mà OpenClaw đại diện — đang thiết lập một nhịp độ thậm chí còn nhanh hơn.

Điều tăng chồng lên qua mỗi làn sóng là nhu cầu inference. AI tạo sinh đã làm tăng mức sử dụng token so với AI dự đoán. AI lý luận lại làm tăng mức đó thêm 100 lần. Các agent tự chủ, vốn chạy liên tục và hành động trong những khoảng thời gian dài, đẩy nhu cầu inference tăng thêm 1.000 lần so với AI lý luận. Mỗi làn sóng lại nhân lên lượng điện toán cần thiết cho chúng.

Sự gia tăng mức sử dụng token này đang giúp các tổ chức đẩy nhanh năng suất của họ lên nhiều cấp độ quy mô. Ví dụ, các agent chạy trong thời gian dài có thể giúp nhà nghiên cứu xử lý một vấn đề qua đêm, lặp lại một thiết kế trên hàng nghìn cấu hình, hoặc giám sát hệ thống và chỉ đưa ra những bất thường cần đến phán đoán của con người — qua đó giải phóng thời gian làm việc trong ngày của các nhà nghiên cứu cho những nhiệm vụ có giá trị cao hơn.

Chọn công cụ: Khi nào nên triển khai một “Claw”

Dù AI tạo sinh đã trở thành công cụ quen thuộc cho các tác vụ theo yêu cầu, vẫn có những kịch bản cụ thể mà “nhịp tim” bền bỉ của một claw mang lại lợi thế rõ rệt. Việc xác định khi nào nên chuyển từ AI tiêu chuẩn dựa trên prompt sang một agent chạy dài hạn thường phụ thuộc vào bản chất của workflow:

Từ “on-demand” sang “always-on”: Trong khi các mô hình tiêu chuẩn rất phù hợp cho các truy vấn tức thời do con người kích hoạt, claws thường phù hợp hơn với các tác vụ cần giám sát nền liên tục hoặc kiểm tra hệ thống định kỳ mà không cần khởi động thủ công.
Quản lý các vòng lặp có số lần lặp cao: Với những vấn đề phức tạp, chẳng hạn như thử nghiệm hàng nghìn tổ hợp hóa chất hoặc mô phỏng kiểm thử sức chịu tải hạ tầng, một claw có thể quản lý khối lượng lặp khổng lồ vốn có thể bị nghẽn do cần sự can thiệp của con người.
Chuyển từ gợi ý sang hành động: Trong nhiều workflow, AI tiêu chuẩn được dùng để cung cấp thông tin hoặc bản nháp. Một claw thường được cân nhắc khi mục tiêu là để AI chuyển sang giai đoạn thực thi — tương tác với API, cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc quản lý tệp trong một khoảng thời gian dài.
Tối ưu hóa tài nguyên: Với các tác vụ suy luận quy mô lớn, tiêu tốn nhiều token, việc triển khai một claw cục bộ trên phần cứng chuyên dụng như siêu máy tính AI cá nhân NVIDIA DGX Spark cho phép chi phí và quyền riêng tư dữ liệu dễ dự đoán hơn so với các lệnh gọi API đám mây tần suất cao.

Các tổ chức đang sử dụng agent tự chủ chạy dài hạn như thế nào?

Các ứng dụng thực tiễn của những agent tự chủ chạy dài hạn trải rộng trên mọi chức năng và lĩnh vực.

Trong dịch vụ tài chính, các agent liên tục giám sát hệ thống giao dịch và các nguồn tin quy định, đánh dấu các sự kiện trọng yếu trước phiên rà soát buổi sáng. Trong khám phá thuốc, các agent quét tài liệu khoa học mới, trích xuất những phát hiện liên quan và cập nhật cơ sở dữ liệu nội bộ theo thời gian thực mà không cần nhà nghiên cứu can thiệp — một quy trình trước đây mất nhiều tuần.

Trong kỹ thuật và sản xuất, các agent tăng tốc phân tích vấn đề bằng cách thử nghiệm hàng nghìn tổ hợp tham số, xếp hạng kết quả và đánh dấu những cấu hình đáng xem xét — và tất cả điều này có thể diễn ra chỉ sau một đêm.

Trong vận hành CNTT, các agent chẩn đoán sự cố hạ tầng, áp dụng các biện pháp khắc phục đã biết và chỉ chuyển cấp những vấn đề mới — rút ngắn thời gian giải quyết trung bình từ vài giờ xuống còn vài phút. Tại ServiceNow, các chuyên gia AI tận dụng Apriel và các mô hình NVIDIA Nemotron có thể tự chủ xử lý 90% phiếu yêu cầu.

Các công ty có thể triển khai agent tự chủ một cách có trách nhiệm như thế nào?

Agent tự chủ có khả năng trực tiếp thực hiện công việc. Chúng có thể gửi thông tin liên lạc, ghi tệp, gọi API và cập nhật các hệ thống đang vận hành. Khi một agent tạo ra một hành động sai, sẽ có những hệ quả thực tế. Việc thiết lập đúng khung trách nhiệm giải trình ngay từ đầu là điều thiết yếu, và các tổ chức triển khai agent tự chủ trong môi trường production phải xem quản trị là một yêu cầu hàng đầu.

Các tổ chức cần thấy được agent của mình đang làm gì, kiểm tra lập luận của chúng ở từng bước, kiểm soát các hành động của chúng và can thiệp khi cần.

Các tổ chức triển khai agent tự chủ theo cách thức có trách nhiệm đang tập trung vào ba nhóm ưu tiên:

Một framework mở, có thể kiểm soát: NemoClaw được xây dựng trên codebase được cấp phép MIT của OpenClaw, nghĩa là các tổ chức sở hữu toàn bộ agent harness. Họ có thể đọc, fork và chỉnh sửa mọi lớp trong cách các agent của mình được xây dựng và triển khai. Tính minh bạch đó cho phép các đội ngũ hiểu và kiểm soát hệ thống ở cấp độ mã nguồn. Việc chạy cục bộ các mô hình nguồn mở như NVIDIA Nemotron giúp giữ các workload nhạy cảm, bao gồm hồ sơ bệnh nhân, tài liệu pháp lý, giao dịch tài chính và nghiên cứu độc quyền, trong môi trường riêng của tổ chức, bảo đảm dữ liệu trace vẫn nằm dưới sự kiểm soát của tổ chức.
Bảo mật môi trường runtime: NemoClaw chạy các agent bên trong OpenShell , một môi trường sandbox xác định chính xác agent có thể và không thể làm gì, thực thi các ranh giới quyền hạn rõ ràng ngay từ đầu.
Điện toán cục bộ: Các siêu máy tính cá nhân NVIDIA DGX Spark mang lại hiệu năng GPU cấp trung tâm dữ liệu trong kiểu dáng desktop, được xây dựng cho suy luận cục bộ liên tục, luôn bật, với việc lưu trữ mô hình cục bộ và dữ liệu ở lại trong môi trường của tổ chức. Các hệ thống NVIDIA DGX Station mở rộng năng lực đó cho các đội ngũ chạy đồng thời nhiều agent trên những workload phức tạp và kéo dài.

Các tổ chức đang định hình cách các agent tự chủ hoạt động trong thực tế đang tích lũy một thứ có giá trị: nhiều tháng học hỏi vận hành trực tiếp, các framework quản trị được phát triển thông qua workload thực tế, và các agent đã hấp thụ bối cảnh thể chế khiến chúng thực sự hữu ích. Nền tảng này sẽ ngày càng nắm bắt sâu sắc hơn theo thời gian.

Bắt đầu với NVIDIA NemoClaw

Truy cập hướng dẫn từng bước về cách xây dựng một agent AI an toàn hơn với NemoClaw trên NVIDIA DGX Spark . Khám phá cách NemoClaw có thể triển khai các trợ lý AI an toàn hơn, luôn bật chỉ bằng một lệnh.

DGX Spark</a>">

Thử nghiệm NemoClaw, hiện có trên GitHub, và tham gia cộng đồng nhà phát triển trên Discord đang xây dựng với NemoClaw sử dụng NVIDIA Nemotron 3 Super và Telegram trên DGX Spark.

Cập nhật thông tin mới nhất về AI dạng agent, NVIDIA Nemotron và nhiều nội dung khác bằng cách đăng ký tin tức NVIDIA AI, tham gia cộng đồng và theo dõi NVIDIA AI trên LinkedIn, Instagram, X và Facebook.

Khám phá các video hướng dẫn tự học theo nhịp độ riêng và livestream.

____
Bài viết liên quan