Problem

目前的 AI 代理（Agent）開發流程過於零散，開發者必須在提示模板、工具架構、回呼程式碼與複雜的工作流圖形之間反覆切換。這種破碎的開發範式導致 AI 代理的行為難以像傳統軟體一樣進行測試、追蹤、重構或版本控制。

Method

提出 NVIDIA 物件導向代理人（NOOA）框架，採行「代理人即物件」的核心模型。在此架構下，物件的方法即為行動，欄位代表狀態，文件字串則是提示詞。開發者只需將方法主體標記為 `...`，系統便會在執行階段透過 LLM 自動完成，其餘部分則維持標準 Python 邏輯，實現開發者與代理人的介面統一。

Results

研究顯示，現有主流模型均能有效運用此介面進行推理與行動。NOOA 在多項具指標性的基準測試中表現優異，包含軟體工程任務 SWE-bench Verified、終端操作測試 Terminal-Bench 2.0 以及複雜推理測試 ARC-AGI-3，證明了該框架在處理複雜任務時的穩定性。

Significance

此研究為 AI 代理開發建立了標準化的路徑，將 LLM 的不確定性融入具備強型別約束的軟體工程實踐中。透過導入型別化輸入輸出與物件引用，開發者能以撰寫一般程式碼的方式構建高度可靠、可擴展且易於維護的自主系統。