使用CrewAI与NVIDIA NemoClaw编排自演化智能体｜CrewAI

综合解读

1. 01

   向自主、自演化智能体的演进

   到2026年初，AI正从简单的基于提示的交互迈向自主、长期运行的智能体——这类智能体可分解目标、执行代码并独立运作，这一转变被类比为现代Web技术栈的兴起。

   支持这项说法 1

   截至2026年初，技术格局正经历一场堪比现代Web技术栈兴起的变革：人工智能正从简单的提示词交互，迈向自主运行、持续演化的智能体。这些长期运行的智能体——许多用户近期已通过‘Claws’在更个人化的层面有所体验——能够分解目标、执行代码，并在较长时间内独立运作。

   João (Joe) Moura · 段落 2

   使用CrewAI与NVIDIA NemoClaw编排自演化智能体｜CrewAI · 2026年3月17日

   原始摘录

   The technology landscape in early 2026 is undergoing a shift similar to the rise of the modern web stack. AI is moving beyond simple prompt-based interactions toward autonomous, continuously evolving agents. These long-running agents, which many experienced recently on a more personal level through “claws”, can break down goals, execute code, and operate independently for extended periods.

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   AI智能体演进 →
2. 02

   CrewAI的企业级规模能力主张

   文章指出，过去一年中CrewAI已支撑约20亿次智能体任务执行，目前被超60%的《财富》500强企业采用；文中据此称其已具备承载企业级工作负载的能力。

   支持这项说法 1

   该架构已在大规模场景中得到验证：过去一年间，CrewAI已支撑约20亿次智能体任务执行，目前被超过60%的《财富》500强企业采用，证明其具备承载企业级工作负载的能力。

   João (Joe) Moura · 段落 11

   使用CrewAI与NVIDIA NemoClaw编排自演化智能体｜CrewAI · 2026年3月17日

   原始摘录

   This architecture has already proven itself at scale. CrewAI has powered roughly 2 billion agentic executions over the past year and is currently used by more than 60% of Fortune 500, demonstrating readiness for enterprise workloads.

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   企业级采用指标 →
3. 03

   基础设施层的安全策略强制执行

   NVIDIA OpenShell运行时在基础设施层强制执行每一项操作——而非在智能体代码内部执行——因此即使智能体逻辑变更或出现异常行为，运行时仍可拦截任何违反预设安全策略的操作。

   支持这项说法 1

   一项关键创新在于，NVIDIA OpenShell Runtime 在基础设施层（而非智能体自身代码中）强制执行每一项操作。这意味着，即使智能体内部逻辑发生变更或出现异常行为，运行时仍会拦截任何违反既定安全策略的操作。NemoClaw 的设计同样如此：所有操作均在基础设施层强制执行，而非在智能体代码中执行；该设计确保即使智能体逻辑变更或行为异常，运行时仍能拦截违规操作。

   João (Joe) Moura · 段落 29

   使用CrewAI与NVIDIA NemoClaw编排自演化智能体｜CrewAI · 2026年3月17日

   原始摘录

   A key innovation is that the NVIDIA OpenShell Runtime enforces every action at the infrastructure level, not within the agent's own code. This means that even if an agent's internal logic changes or behaves unexpectedly, the runtime will still block any action that violates defined security policies .A key innovation in NemoClaw is that every action is enforced at the infrastructure level , not within the agent’s own code. This design ensures that even if an agent’s internal logic changes or behaves unexpectedly, the runtime will still block any action that violates defined security policies.

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   运行时安全设计 →
4. 04

   智能体的持久化认知记忆

   CrewAI为Crew（团队）和Flow（流程）提供持久性认知记忆，使智能体能够在不同会话间保留信息、随时间积累知识，并进行策略性遗忘——由此实现从无状态交互向具备学习能力、长期运行的工作流的转变。

   支持这项说法 1

   此外，Crews and Flow 及其智能体均配备持久化认知记忆层，可在不同会话间保留信息，随时间逐步积累知识，支持知识整合，甚至实现战略性遗忘。这一转变——从无状态交互转向具备记忆能力的智能体——标志着优化长周期智能体工作流的重要一步；此类工作流能基于自身执行过程及人类反馈持续学习。

   João (Joe) Moura · 段落 14

   使用CrewAI与NVIDIA NemoClaw编排自演化智能体｜CrewAI · 2026年3月17日

   原始摘录

   In addition, both Crews and Flow and its agents get a persistent cognitive memory layer, allowing them to retain information across sessions and gradually accumulate knowledge, consolidating and even strategically forgetting over time. This shift, from stateless interactions to agents with memory, marks an important step in optimizing long-running agent workflows that can learn from executions itself and human feedback.

   上下文

   持久性对于需要暂停以等待人工输入或从中断中恢复的智能体同样至关重要。CrewAI 的 @persist() 装饰器可自动保存工作流状态，以便后续恢复执行。

   原始上下文

   Persistence is also essential when agents need to pause for human input or recover from interruptions. CrewAI’s @persist() decorator automatically saves workflow state so execution can resume later.

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   智能体记忆架构 →