在 DGX Spark 上開始使用 NemoClaw

NVIDIA DGX Spark 是 NemoClaw 的理想開發平台。憑藉其 Grace Blackwell 架構提供的 128GB 統一記憶體和高達 1 petaflop 的 AI 算力，單台 DGX Spark 即可在桌面上本地執行整個 NemoClaw 堆疊——包括 Nemotron 120B MoE。

本教學將帶你完成從開箱到執行首個安全代理藍圖的完整設定過程。

前置需求

•NVIDIA DGX Spark（或任何配備 24GB 以上顯示記憶體 NVIDIA GPU 的系統，用於量化模型）
•Ubuntu 22.04 LTS 或更高版本（DGX OS 在 Spark 上預先安裝）
•Docker 24.0+ 及 NVIDIA Container Toolkit
•50GB 可用磁碟空間（用於模型和容器）

步驟 1：安裝 NemoClaw CLI

NemoClaw CLI 是管理整個堆疊的主要介面。透過官方安裝程式安裝：

bash

# Download and run the NemoClaw installer
curl -fsSL https://github.com/NVIDIA/NemoClaw | bash

# Verify installation
nemoclaw version
# Output: nemoclaw v1.0.0-preview (built for linux/arm64)

# Initialize NemoClaw in your project directory
mkdir my-first-agent && cd my-first-agent
nemoclaw init

nemoclaw init 指令建立專案鷹架：

my-first-agent/
├── nemoclaw.yaml          # Main configuration
├── policies/
│   ├── sandbox.yaml       # OpenShell sandbox policies
│   ├── network.yaml       # Network access policies
│   └── privacy.yaml       # Privacy Router configuration
├── blueprints/
│   └── starter.yaml       # Default agent blueprint
└── scripts/
    ├── setup.sh           # Environment setup script
    └── test-agent.sh      # Agent smoke test

步驟 2：設定堆疊

編輯 nemoclaw.yaml 來設定你的部署：

yaml

# nemoclaw.yaml
apiVersion: nemoclaw.nvidia.com/v1
kind: NemoClawConfig
metadata:
  name: my-first-deployment
spec:
  # Model configuration
  model:
    provider: local
    name: nemotron-120b-moe
    quantization: int4  # Use INT4 for DGX Spark
    gpuLayers: all

  # OpenShell configuration
  openshell:
    enabled: true
    isolationLevel: standard  # standard | strict | paranoid
    auditLog: true

  # Privacy Router configuration
  privacyRouter:
    enabled: true
    defaultRoute: local
    cloudEndpoints: []  # No cloud endpoints for local-only setup

  # Network Policy Engine
  networkPolicy:
    enabled: true
    defaultAction: deny
    allowlist:
      - "*.internal.company.com"

  # Agent configuration
  agent:
    framework: openclaw
    version: "3.13"
    maxConcurrentTasks: 8

步驟 3：拉取 Nemotron 模型

NemoClaw 使用 Nemotron 120B MoE 作為策略評估引擎。在 DGX Spark 上，我們使用 INT4 量化版本，可以輕鬆放入 128GB 統一記憶體中：

bash

# Pull the Nemotron model (approximately 35GB)
nemoclaw model pull nemotron-120b-moe-int4

# Verify the model is ready
nemoclaw model list
# Output:
# NAME                        SIZE     STATUS
# nemotron-120b-moe-int4      34.7GB   ready

對於記憶體較小的系統，NemoClaw 還支援更小的模型：

bash

# Alternative: Nemotron 8B for systems with 24GB VRAM
nemoclaw model pull nemotron-nano-4b

步驟 4：啟動 NemoClaw 執行環境

一條指令啟動完整堆疊：

bash

# Start all NemoClaw services
nemoclaw up

# Output:
# ✓ OpenShell runtime started (kernel modules loaded)
# ✓ Nemotron 120B MoE loaded (34.7GB, 4-bit quantized)
# ✓ Privacy Router initialized (local-only mode)
# ✓ Network Policy Engine active (deny-by-default)
# ✓ OpenClaw agent framework ready
#
# NemoClaw is running at http://localhost:7860
# Dashboard: http://localhost:7860/dashboard
# API: http://localhost:7860/api/v1

儀表板提供對代理執行、策略評估和安全事件的即時視覺化。

步驟 5：部署你的第一個藍圖

藍圖是包含內建安全策略的預設代理範本。讓我們部署客戶支援藍圖：

bash

# List available blueprints
nemoclaw blueprint list
# Output:
# NAME                  DESCRIPTION                          SECURITY LEVEL
# customer-support      Tier-1 support ticket handling       standard
# sales-ops            CRM and sales automation              standard
# security-ops         Alert triage and remediation           strict
# infra-management     Cloud resource management              strict
# code-review          PR analysis and vulnerability scan     standard
# data-pipeline        ETL orchestration                      standard

# Deploy the customer support blueprint
nemoclaw blueprint deploy customer-support

•OpenShell 沙箱策略（限制檔案系統和網路存取）
•Nemotron 策略規則（PII 偵測、意圖分類）
•網路白名單（僅允許已核准的 API 端點）
•操作員審批工作流（對退款、帳戶變更進行升級）

步驟 6：測試你的代理

向你的安全代理傳送測試請求：

bash

# Send a test message to the agent
nemoclaw agent test --blueprint customer-support \
  --message "Customer John Smith (ID: 12345) is asking about their recent order #ORD-9876. They want to know the delivery status."

# Output:
# ┌──────────────────────────────────────────────┐
# │ NemoClaw Security Report                      │
# ├──────────────────────────────────────────────┤
# │ Policy Evaluation:     PASS (45ms)            │
# │ Intent Classification: customer-inquiry       │
# │ Data Sensitivity:      internal               │
# │ Model Route:           local (nemotron-120b)  │
# │ Sandbox:               cs-agent-sandbox-001   │
# │ Network Access:        crm.api, orders.api    │
# │ PII Detected:          name, customer-id      │
# │ PII Action:            redacted-from-logs     │
# │ Approval Required:     no                     │
# ├──────────────────────────────────────────────┤
# │ Agent Response:                                │
# │ "I've checked order #ORD-9876 for the         │
# │  customer. The order shipped on March 18       │
# │  via FedEx (tracking: FX123456789). Expected  │
# │  delivery is March 21."                        │
# └──────────────────────────────────────────────┘

•將意圖分類為常規客戶諮詢
•偵測到 PII（客戶姓名和 ID）並從日誌中脫敏
•將請求路由到本地 Nemotron 模型
•僅授予對 CRM 和訂單 API 的網路存取權限
•判斷無需人工審批

步驟 7：透過儀表板監控

在瀏覽器中開啟 http://localhost:7860/dashboard 存取 NemoClaw 監控儀表板。主要功能包括：

•即時事件串流 —— 每個代理操作、策略評估和安全決策
•策略違規告警 —— 當代理嘗試未授權操作時即時通知
•稽核日誌 —— 所有代理活動的完整、不可變紀錄
•效能指標 —— 延遲、吞吐量和資源使用率
•審批佇列 —— 待處理的高風險操作人工審批請求

常見設定模式

連接外部 API

要允許代理存取外部服務，需更新網路策略：

yaml

# policies/network.yaml
networkPolicy:
  egress:
    allow:
      - domain: "api.zendesk.com"
        methods: [GET, POST, PUT]
        headers:
          required: ["Authorization"]
      - domain: "api.stripe.com"
        methods: [GET]  # Read-only access to payment data

設定操作員審批

為敏感操作設定審批工作流：

yaml

# policies/sandbox.yaml
approvalWorkflow:
  enabled: true
  rules:
    - action: "refund.process"
      condition: "amount > 100"
      approvers: ["support-leads"]
      channel: "slack"
      timeout: "10m"
    - action: "account.modify"
      condition: "always"
      approvers: ["account-managers"]
      channel: "teams"
      timeout: "15m"

啟用雲端模型路由

對於非敏感任務，可以啟用雲端模型路由以獲取更好的效能：

yaml

# policies/privacy.yaml
privacyRouter:
  defaultRoute: local
  cloudEndpoints:
    - name: "nvidia-nim"
      url: "https://build.nvidia.com"
      apiKey: "${NVIDIA_API_KEY}"
      allowedSensitivity: ["public", "internal"]

疑難排解

OpenShell 核心模組載入失敗

bash

# Check kernel module status
nemoclaw diagnose openshell

# If using a custom kernel, ensure eBPF is enabled
# and the kernel version is 5.15+

模型載入記憶體不足

bash

# Check available GPU memory
nemoclaw diagnose gpu

# Switch to a smaller quantization or model
nemoclaw model pull nemotron-120b-moe-int2  # Smaller but less accurate
nemoclaw model pull nemotron-nano-4b  # Much smaller

後續步驟

你現在已經在 DGX Spark 上擁有了一個完全運作的 NemoClaw 部署。接下來你可以：

1.為你的具體使用場景自訂安全策略
2.為你組織的代理工作流建構自訂藍圖
3.與現有的 SIEM 和可觀測性工具整合
4.使用 NemoClaw 叢集模式擴展到多節點部署

請查看本系列的下一篇文章，深入了解 OpenShell 的安全執行環境。

在 DGX Spark 上開始使用 NemoClaw