AI agenti už nepíšou jen kód — teď ovládají i roboty

Agentní AI zatím známe hlavně v softwarové podobě: Claude Code píše pull requesty, ChatGPT generuje text, Gemini prohledává dokumenty. NVIDIA teď ale otevírá úplně novou frontu. Její open-source agentní nástroje pro fyzickou AI umožňují, aby AI agenti řídili složité vývojové procesy, které stojí za roboty, samořiditelnými auty nebo vizuální inspekcí ve výrobě.

„AI agenti přinášejí revoluci do vývoje softwaru a tento posun teď přichází i do fyzické AI — rozšiřuje se do systémů, které promění dopravu, výrobu, zdravotnictví a robotiku,“ řekl Jensen Huang, zakladatel a CEO NVIDIA, při oznámení na GTC Taipei.

Prakticky to znamená, že vývojář nemusí ručně konfigurovat simulace, generovat tréninková data ani ladit modely pro konkrétní hardware — tyto úkoly přebírají AI agenti, kteří rozumí nástrojům od Nvidie a sami je orchestrují.

Pět platforem, jeden ekosystém agentů

Nvidia otevřela svůj kompletní fyzický AI stack pro agentní ovládání. Konkrétně jde o pět klíčových platforem:

• NVIDIA Cosmos — světové modely (world foundation models) pro fyzické uvažování a generování realistických scénářů
• NVIDIA Omniverse — knihovny pro simulaci a tvorbu digitálních dvojčat v průmyslovém měřítku
• NVIDIA Isaac — simulační nástroje pro robotiku a strojové učení robotů
• NVIDIA Metropolis — platforma pro Vision AI, tedy vizuální inspekci a analýzu obrazu
• NVIDIA Jetson — platforma pro edge AI, tedy AI běžící přímo na zařízeních v terénu

Tyto knihovny, modely a frameworky se teď mění v agent-callable tools — tedy nástroje, které dokáže oslovit a využít jakýkoliv kódovací agent. Jinými slovy: Claude Code, Codex od OpenAI nebo open-source agenti teď můžou přímo volat funkce Nvidie pro simulaci, generování dat nebo trénink modelů.

NemoClaw a OpenShell — bezpečnost na prvním místě

Spolu s agentními dovednostmi NVIDIA představila i dva nástroje pro bezpečné nasazení:

NVIDIA NemoClaw je blueprint pro stavbu a nasazení autonomních agentů, kteří využívají fyzické AI dovednosti. Funguje jako ochranná vrstva, která zajišťuje, že agent neprovede nic neočekávaného. NVIDIA OpenShell pak přidává governance založenou na politikách — ať už agent běží lokálně, nebo v cloudu.

To je důležité zejména pro evropské firmy, které se musí řídit EU AI Actem. Možnost definovat bezpečnostní politiky a nechat agenty běžet na vlastním hardwaru dává firmám kontrolu, kterou regulace vyžaduje.

Konkrétní výsledky: o 67 % rychlejší trénink, o 17 % lepší detekce

Nejde o teoretické demo — první nasazení už přinášejí měřitelné výsledky:

• Pegatron snížil čas na trénink a nasazení modelů pro vizuální inspekci o 67 % díky syntetickým datům generovaným pomocí nového skillu Defect Image Generation.
• Delta Electronics použila stejný skill k detekci přebytečného pájení na kovových přípojnicích a zlepšila míru detekce o 17 %.
• Inventec nasadil svůj Observation Agent pipeline a zkrátil sběr dat o defektech u výroby laptopových šasi o 30 %.
• Foxconn spolu s DeepHow zvýšil first pass yield přibližně o 3 % díky včasnému odhalování chyb.

V oblasti autonomních vozidel Li Auto, Afari a DeepRoute.ai generují přes 1 000 neurálních rekonstrukcí a více než 300 000 simulací denně pomocí NVIDIA Omniverse NuRec.

Zdravotnictví: robotičtí asistenti v nemocnicích

Vůbec poprvé NVIDIA detailně ukazuje nasazení fyzické AI v nemocnicích. Foxconn škáluje svého robota Nurabot napříč několika nemocnicemi a zařízeními dlouhodobé péče na Tchaj-wanu — robot asistuje při péči o pacienty. Foxconn zároveň představil nového Scrub Nurse Collaborative Robota, který optimalizuje pracovní postupy na operačních sálech.

Compal vyvíjí platformu PolyMedX, která propojuje simulaci, AI a reálné operace pro nemocniční orchestraci robotů.

Pro evropské zdravotnictví je to signál, kam směřuje vývoj — robotická asistence při operacích nebo péči o seniory je oblast, kde i české nemocnice mohou v budoucnu těžit z těchto technologií.

Kdo všechno už jede na NVIDIA stacku

Seznam partnerů, kteří už fyzickou AI od Nvidie používají, je impozantní:

• Výroba a průmysl: TSMC, Siemens, Cadence, Dassault Systèmes, Synopsys, PTC, SK hynix
• Robotika: 1x, Agile Robots, Agility, FieldAI, Hexagon Robotics, NEURA Robotics, Skild AI, Universal Robots
• Cloud: Microsoft, CoreWeave a Nebius integrují agentní dovednosti do svých cloudových služeb

„Když agenti dokážou přímo používat knihovny, modely a frameworky od Nvidie, vývoj fyzické AI se zrychlí tempem, které umožní vývojářům stavět roboty, autonomní vozidla a průmyslové systémy budoucnosti neuvěřitelnou rychlostí,“ dodal Huang.

Co to znamená pro Česko a Evropu

Pro české firmy a vývojáře přináší otevření těchto nástrojů dvě klíčové výhody:

1. Open source znamená přístup pro všechny. Nástroje jsou volně dostupné na GitHubu a přes skills.sh. České startupy nebo výzkumné týmy nemusí platit licenční poplatky — stačí stáhnout a začít používat s jakýmkoliv kódovacím agentem.

2. Synthetic data a simulace šetří peníze i čas. Schopnost generovat syntetická tréninková data a testovat roboty v simulaci před nasazením do reálného provozu dramaticky snižuje náklady na vývoj. To je klíčové pro menší evropské firmy, které si nemohou dovolit drahé fyzické testování.

Česká republika má navíc silnou průmyslovou základnu — od automotive přes strojírenství po elektroniku. Nástroje jako Metropolis pro vizuální inspekci nebo Isaac pro robotiku jsou přímo použitelné v českých továrnách. A s Czech AI Factory v Ostravě, která poskytuje výpočetní kapacitu pro AI projekty, existuje i infrastruktura, na které lze tyto modely trénovat.

Jak začít

Nvidia zveřejnila nejen samotné nástroje, ale i Physical AI Launchables na platformě NVIDIA Brev — předpřipravená prostředí, která obsahují agentní dovednosti a nástroje pro rychlejší generování syntetických dat. Tři klíčové skilly — Neural Reconstruction, Video Augmentation a Defect Image Generation — lze vyzkoušet okamžitě.