Nvidia erweitert Agent Toolkit um Omniverse-Bibliotheken für Simulations-Workflows

Nvidia baut sein Agent Toolkit um Omniverse-Bibliotheken aus und verlagert KI-Agenten damit stärker in 3D- und Simulations-Workflows. Die Erweiterung zielt auf Anwendungen, in denen Entwickler Inhalte für Robotik, Fabriken und autonome Systeme für den Einsatz in Simulationen vorbereiten.

Nvidia hat die Erweiterung am 20. Juli 2026 im Newsroom des Unternehmens angekündigt. Demnach umfasst das NVIDIA Agent Toolkit nun NVIDIA Omniverse-Bibliotheken. Diese Software-Komponenten sollen KI-Agenten Werkzeuge und Fähigkeiten geben, um physische KI in bestehende Anwendungen einzubinden und 3D-Inhalte für Simulationen vorzubereiten. Nvidia nennt dabei neue Bibliotheken für RTX-Sensorsimulation, GPU-beschleunigte Physiksimulation und die Validierung simulationsfähiger Assets. Laut Nvidia sind diese offen auf GitHub verfügbar.

GitHub-Start für drei Bibliotheken

Zu den neuen Komponenten zählen laut Nvidia ovrtx, ovphysx und CAD-to-SimReady-Skills. Sie sollen KI-Agenten in die Lage versetzen, Workflows zum Prüfen von Szenen, zum Testen von Änderungen und zur Vorbereitung von 3D-Assets für Simulationen aufzubauen. Zusätzlich stellte der Anbieter ein neues Blueprint für die Integration der Omniverse-Bibliotheken in Blender bereit. Auch dieses Blueprint ist laut Nvidia auf GitHub verfügbar.

Nvidia beschreibt das Agent Toolkit als Baukasten für Softwareanbieter, die KI-Agenten mit Werkzeugen, Fähigkeiten und Datenquellen verbinden wollen. Mit den Omniverse-Bibliotheken werde dieser Ansatz auf 3D- und Physical-AI-Workflows ausgeweitet. Jensen Huang, Gründer und CEO von Nvidia, sagte: „The physical AI era will be built in simulation first.“ Das Toolkit bringe KI-Agenten in die 3D-Werkzeuge, die Entwickler bereits nutzten.

Integration bei SideFX und PTC

Als erste Integrationspartner nennt Nvidia SideFX und PTC. Beide Unternehmen binden die Omniverse-Bibliotheken laut Ankündigung in 3D-Anwendungen für Physical AI ein. Unterstützt werden sollen dabei Cloud- und lokale KI-Systeme, von NVIDIA RTX Spark bis NVIDIA DGX Station. Nvidia nennt außerdem konkrete Einsatzfelder wie Kamera-, Lidar- und Radar-Ausgaben aus 3D-Szenen sowie GPU-beschleunigte Physik innerhalb bestehender Anwendungen.