この記事の結論

NVIDIAのAIエージェント実行基盤NemoClawが進化。v0.0.117でOpenShellがサンドボックス・ネットワークポリシーの唯一の権限となり、550BのNemotron 3 UltraやNeMo Customizerによる後段学習連携も広がっています。

NemoClaw最新リリース：OpenShellがポリシーの唯一の権限に

NVIDIA NemoClawの最新リリースでは、エージェント実行基盤の統制モデルが大きく整理されました。公開されているリリースノートによると、NemoClaw v0.0.117はOpenShellを「ネットワークポリシーの唯一かつ永続的な権限（sole durable network-policy authority）」と位置付け、サンドボックス、Shields、インストーラ、Portableランタイム、メッセージングチャネルにおけるフェイルクローズ復旧を改善しています。

従来はNemoClaw側にも「望ましいポリシー」の複製が保持されていましたが、現在はNemoClawのポリシーコマンドとShieldsがライブのOpenShellポリシーに対して直接操作する設計に変更され、二重管理が排除されました。リビルド時には現行ポリシーがプライベートかつ一時的な受け渡しを通じて引き継がれ、レガシーなポリシーフィールドはライブポリシーを変えることなくNemoClawの状態から削除されます。加えて、非推奨となっていたBrevデプロイのラッパーが削除され、コントリビューターやメンテナー向けの分析ツールが追加されました。エージェントが自律的に動く基盤において、ポリシーの真実の源（Source of Truth）を一箇所に集約するという方向性が明確になった格好です。

そもそもNemoClawとは：GTC 2026で発表された単一コマンド導入のスタック

NemoClawは、2026年3月16日のGTCでNVIDIAが発表したエージェントプラットフォーム向けスタックです。発表時のリリースでは、OpenClawエージェントプラットフォーム向けにNVIDIA Nemotronモデルと新発表のNVIDIA OpenShellランタイムを単一コマンドでインストールできる点が強調され、自己進化する自律型AIエージェント（クロー）をより信頼でき、スケールし、誰もが使えるものにするプライバシーとセキュリティの統制を追加するものと説明されました。

NVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏は、OpenClawがAIの次のフロンティアを誰にでも開き、史上最も急成長したオープンソースプロジェクトになったと述べ、「OpenClawはパーソナルAIのOSである」という趣旨のコメントを残しています。導入先はクラウドやオンプレミスに加え、NVIDIA RTX PC、DGX Station、DGX Sparkまで幅広く想定されており、常時稼働のエージェントに専用の計算資源を割り当てる設計思想が採られています。第三者の分析では、このスタックはApache 2.0のオープンソースとして提供され、OpenShellの統制ランタイムとNemotronのオープンモデルを束ねたものと整理されています。

OpenShellの3つの強制コンポーネントとセキュリティ評価

OpenShellは、OpenClawだけでなくスタック上で動く任意のエージェントを統制する「強制（enforcement）」レイヤーです。外部分析によれば、OpenShellは3つの強制コンポーネント、すなわち専用設計のサンドボックス、ファイルシステム・ネットワーク・プロセス各層を統制するポリシーエンジン、そして推論がどこへ流れるかを制御するプライバシールーターから構成されます。

技術的には、単一のDockerコンテナ内でK3s Kubernetesクラスタを動かし、ファイルシステムアクセス、ネットワーク呼び出し、プロセス挙動、推論ルーティングを規定する宣言的YAMLポリシーを適用する仕組みが解説されています。エージェントがシェルコマンドを実行したり外部ツールを呼び出したりしても、ホストシステムに触れさせないことが狙いです。クラウドセキュリティアライアンス（CSA）のラボによる評価ノートでは、NemoClawがLandlock、seccomp、ネットワーク名前空間を用いたカーネルレベルのサンドボックス、プロセス外のポリシーエンジン、プライバシールーターを提供する点が要点として挙げられ、「高度な攻撃者がエージェントの実行コードの一部を掌握した場合、エージェントランタイム自身に自らのセキュリティポリシーを強制させることは信頼できない」というアーキテクチャ的な問題の捉え直しだと評価されています。

Nemotron 3ファミリー：550BのUltraがエージェント計画能力を底上げ

NemoClawが動かすオープンモデル側も進化しています。Nemotron 3ファミリーは2025年12月にNanoなどが先行公開され、2026年3月のGTCでNanoとSuperが揃い、Nemotron 3 Ultraは2026年6月4日にリリースされました。Ultraは総パラメータ550B・アクティブ55BのMoE構成で、ハイブリッドTransformer-Mambaアーキテクチャを採用し、最大100万トークンのコンテキストに対応するオープンウェイトモデルとして公開されています。用途としては、多段のコーディングエージェント、企業内文書のRAG、リサーチ自動化、複雑なオーケストレーションといった長時間稼働のエージェンティックワークフローが想定されています。

NemoClaw側では、LangChain Deep Agents、チューニング済みのNemotron 3 Ultraプロファイル、OpenShellをひとつのオープンなブループリントとしてパッケージし、企業がカスタマイズ・統制・任意の環境での実行を行えるようにしている点が公式ページで説明されています。実利用の比較検証では、同一のOpenClaw構成をOpenShell内で走らせ、適切なエージェントとデータセットを見つけて分析を実行し、結果をSlackに投稿して再利用可能な計画として保存する、という一連のタスクでNemotron 3 Ultraがより直接的に計画・実行したと報告されています。

NeMo Customizerとデータフライホイール：小型モデルを鍛える循環

NVIDIA NeMo Customizerは、生成AIモデルのファインチューニングとアライメントを簡素化する高性能・スケーラブルなマイクロサービスです。API優先のアプローチで、LoRA、フルSFT、DPO、GRPOといった主要なカスタマイズ／後段学習手法をサポートし、より大規模な強化学習にはオープンソースのNeMo RLライブラリが案内されています。NeMo CustomizerはAIエージェントのライフサイクル管理を担うNeMoソフトウェア群の一部として、精度・効率・コストを継続的に改善するデータフライホイールの構築を可能にします。

この仕組みは実際のパートナー事例にも波及しています。Aibleは「AIエージェントをペットではなくインターンのように育てる」という思想の下、エージェントの推論ステップやツール呼び出しに対する粒度の細かいユーザーフィードバックを用い、NeMo Customizer、NeMo Evaluator、NeMo Data Designer経由でモデルを後段学習させています。課題だったのは、小型モデルの学習開始に大型の教師モデルが必要になる「コールドスタート問題」と、多くのフロンティアモデルのライセンスが出力の学習利用を禁じている点でした。Nemotron 3 Ultraは寛容なライセンスと公開された学習データ・パイプラインを持つ同一ファミリーの最高品質な教師モデルであるため、その出力をSuperやNanoの後段学習に利用できると説明されています。

実行環境と運用：DGX Spark対応、ローカル推論、リリース頻度

直近のリリースノートを追うと、NemoClawが実運用の細部を高速に詰めていることが分かります。2026年8月10日のv0.0.106では、managed OpenShellランタイムがインストール、ゲートウェイ、サンドボックス、スーパーバイザー、管理エージェントイメージ全体でv0.0.101に統一され、既存インストールは移行目的でのみv0.0.99へのフォールバックを保持し、互換性のないサンドボックス名は破壊的処理の前に更新を停止するようになりました。同リリースではDGX Spark向けにmanaged vLLMの選択肢が追加され、DGX Spark 1台構成の既定プロファイルはnvidia/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4とされています。

8月7日のv0.0.105では、Windows、Linux ARM64、DGX Spark、Ollama、vLLM、managed llama.cppにまたがるローカル／マネージド推論経路が復旧され、Shieldsの復旧やネットワークポリシーのフィードバックも改善されました。8月23日のv0.0.114では、LangChain Deep Agents Code向けにモデルを介在させない決定論的な読み取り専用MCPツール呼び出しが追加され、破壊的操作の警告やセッションエクスポートのクリーンアップ、インストール検証が強化されています。数日〜2週間おきに版が上がる開発ペースであり、本番導入時はバージョン固定と更新手順の検証が実務上の要点になります。