NVIDIA 宣布扩展面向工程领域的 NVIDIA Agent Toolkit，将 NVIDIA PhysicsNeMo 和 CUDA-X 库作为智能体就绪的工具与技能纳入其中，旨在重塑全球产品设计与开发模式。此举使软件开发者能够构建具备 AI 物理技能、加速求解器及量子化学能力的自主 AI 工程师。
构建新一代芯片和系统要求团队在日益复杂的设计周期中打通物理、仿真和性能分析环节。为应对这种复杂性，一类全新的自主 AI 工程师应运而生，它们借助专业工具进行仿真并生成高保真数据，从而推动芯片设计、验证、封装及系统工程的规模化发展。
NVIDIA 现已将架构重构的 PhysicsNeMo 整合为一系列支持智能体的友好型库，并新增及更新了 CUDA-X 库。其中，PhysicsNeMo 提供用于模型训练与部署的 AI 物理技能，而 CUDA-X 库则将加速求解器和量子化学能力引入智能体工程工作流。核心功能包括：全新的 NVIDIA cuISS 迭代稀疏求解器库可加速基于物理和工程仿真中的大型稀疏线性系统求解；NVIDIA cuDSS 直接稀疏求解器可加速电子设计自动化与科学仿真中的大型复杂稀疏线性系统求解；NVIDIA cuEST 则将高精度的量子化学仿真引入器件相关尺度，使密度泛函理论及后 DFT 方法能够大规模集成到生产工作流中。
在芯片设计智能体编码方面，借助 NVIDIA 研究中心推出的硬件设计智能体 ACE-RTL，NVIDIA Nemotron 3 Ultra 在全面的 Verilog 设计问题基准测试中表现优异，在开放模型的智能体寄存器传输级编码任务中位列前茅。这表明该模型具备行业领先的准确性和效率，且支持在专有数据上进行后训练，并可在本地或企业内部部署。
工业工程领域的领先企业已开始利用全新及扩展后的 NVIDIA Agent Toolkit 组件开发自主 AI 工程师。Cadence 将 NVIDIA Nemotron、加速计算和 CUDA-X 库与 Cadence AuraStack AI Super Agent 及 Cadence Millennium M2000 平台相结合，自主驱动从探索到签核的高级封装与印制电路板设计，实现高达 20 倍的多物理场性能提升。新思科技利用 NVIDIA Agent Toolkit、NVIDIA NIM、Nemotron 开放模型与 NVIDIA NeMo Gym 库构建跨芯片与系统设计的安全加速智能体工作流。
西门子正将 NVIDIA NeMo Gym、Nemotron 开放模型和 CUDA-X 库与西门子 Fuse EDA AI 智能体结合使用，以编排跨半导体、3D-IC、PCB 及系统设计的多工具与多智能体工作流；在西门子 Solido Characterization Suite 中，这些智能体工作流使库特征速度提升 10 倍以上，同时将 Token 成本降低至原来的十分之一以上。此外，三星利用 NVIDIA cuLitho 和 CUDA-X 库使计算光刻性能提升高达 20 倍，Keysight 利用 NVIDIA cuDSS 将电磁仿真速度提升高达 10 倍，三星、新思科技和 TSMC 正将 NVIDIA cuEST 集成到其 GPU 加速流程中，使关键量子化学工作负载的速度提升高达 50 倍。
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