核心定位：NemoClaw 适合希望“既自动化又可治理”的 AI 代理场景。
功能概览
NVIDIA 对 NemoClaw 的定位，是在自治代理基础上补齐生产环境需要的控制层：数据控制、模型控制、动作控制与可追踪性。
1. 隐私路由（Privacy Router）
隐私路由会根据策略上下文决定请求去向，而不是把所有请求统一发送给同一个模型端点。
- 敏感请求可强制本地处理。
- 非敏感请求可按策略走云端。
- 路由规则可审计、可复现。
2. 策略护栏（Guardrails）
护栏用于限制代理可执行范围，避免高权限自动化在未受控条件下扩大风险。
| 控制维度 | 可配置内容 | 实际收益 |
|---|---|---|
| 数据策略 | 哪些数据可离开本地环境 | 降低敏感信息泄露概率 |
| 模型策略 | 不同请求可使用哪些模型 | 模型治理更可控 |
| 动作策略 | 代理允许调用哪些工具/命令 | 缩小风险面 |
| 审计上下文 | 记录路由与执行决策 | 合规与排障更容易 |
3. 本地 Nemotron 路径
NVIDIA 强调本地模型路径可用于数据敏感场景，并列出了 GeForce RTX、RTX PRO、DGX Spark、DGX Station 等硬件支持方向。
4. 持续运行能力
依托 OpenShell runtime，NemoClaw 更偏向“持续自治执行”而不是一次性问答，适合监控、自动修复和流程编排任务。
视频讲解
延伸阅读
FAQ
NemoClaw 只做本地模型吗？
不是。重点是“按策略路由”，即本地与云端模型可组合使用。
它对合规场景有帮助吗？
有。策略控制、可追踪路由与更清晰的治理边界对合规场景很关键。
应该先做哪一步？
优先定义数据与模型策略，再逐步开放代理权限。