黃仁勳 GTC Taipei 演講：Agent 是新計算範式，軟體公司迎黃金時代

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳在 GTC Taipei 2026 演講中系統闡述了 AI Agent 的架構定義：大語言模型（LLM）負責思考、推理和規劃，外部編排引擎（harness）則如同操作系統，將模型與電子表格、瀏覽器、資料庫等工具連接起來，並管理工作記憶與長期記憶。

AI Agent 的架構定義：大模型加編排引擎

黃仁勳在演講中將 AI Agent 的核心結構分為兩個部分：大語言模型作為「思維中樞」，負責推理和規劃；外部編排引擎充當操作系統角色，將模型與各類工具連接，並同時管理短期工作記憶和長期記憶。

他指出，這一架構代表的是運算模式的根本轉變，而非單純的效率工具升級。現場展示時他提到：「我們這裡用的是 Claude Code，但 Codex 同樣表現出色。」

GTC Taipei 現場的三個確認展示案例

黃仁勳在演講中現場展示了三個 AI Agent 案例：第一，通過自然語言提示詞直接生成完整應用程式代碼；第二，輸入一段文字描述後，Agent 即時生成了包含台北 101 → GTC Taipei 2026 → NVIDIA logo 主題的動態粒子動畫；第三，現場拍攝一張遙控器電池夾缺失的照片，Agent 自動調用 CAD 工具，生成了可直接用於 3D 打印的替換零件文件。

駁斥軟體倒閉論：「現在是做軟件公司最好的時代」

針對市場上流傳的「AI Agent 將令軟體公司倒閉」的說法，黃仁勳明確反駁：「恰恰相反。」他表示，當不再受限於人類數量，海量 Agent 將比人類使用更多軟件工具，「現在是做軟件公司最好的時代」——但前提是軟件必須以 Agent 可直接調用的方式設計和呈現。輝達的 CUDA X 庫全面開放給 Agent 使用，Agent 使用效率甚至超過人類開發者。

常見問題

黃仁勳定義的 AI Agent 與傳統軟件應用有何根本不同？

黃仁勳在 GTC Taipei 2026 定義的 AI Agent 由 LLM（推理規劃）和編排引擎（工具連接+記憶管理）組成。傳統軟件是用戶「啟動-點擊-輸入」，Agent 模式是「向 AI 描述意圖，AI 自動生成代碼、調用工具並輸出結果」，操作主體從人轉移到 AI 本身。

3D 打印遙控器電池夾的案例說明了什麼？

這一現場演示展示了 Agent 的多工具調用能力：Agent 識別照片中的問題（電池夾缺失）、理解需求（需要替換零件）、調用 CAD 工具進行建模，直接輸出可 3D 打印的文件——完成了從問題識別到解決方案的完整工作流，無需人類逐步干預。

CUDA X 全面開放給 Agent 意味著什麼？

黃仁勳宣布輝達的 CUDA X 庫已全面向 AI Agent 開放，且 Agent 的使用效率超過人類開發者。這意味著輝達的核心 AI 加速基礎設施正式擴展至 Agent 開發生態，為開發者提供了更高效的工具調用基礎。