NVIDIA NOOA

NVIDIA NOOA（NVIDIA Object-Oriented Agents）は NVIDIA Labs が公開した Python のエージェントフレームワークで、エージェント構築を単一クラスに畳み込みます。多くのフレームワークでは、エージェントがプロンプトテンプレート、ツールスキーマ、コールバック、ワークフローグラフに散らばります。NOOA はそれらをひとつの Python オブジェクトに収めます。メソッドはモデルが取れる行動、フィールドはエージェントの状態、docstring はプロンプト、型アノテーションはランタイムが強制する契約です。本体が省略記号のメソッドはランタイムに LLM ループが完成させ、通常の本体を持つメソッドは決定的な Python のまま。開発者とモデルが同じインターフェースを共有するため、エージェントの振る舞いは通常のソフトウェアのようにテスト・追跡・リファクタリング・バージョン管理できます。

主な機能

• 1クラス、1エージェント：エージェント全体が Python クラスに収まり、普通のコードとして読めます。
• モデル非依存：LiteLLM 経由で任意のモデルが使えます（ホスト型API、Ollama、vLLM）。
• 省トークン設計：引数はライブな Python オブジェクトとして渡り、モデルは有界プレビューのみを確認。100要素のリストは約30トークンで描画され、完全な変数は REPL に残ります。
• 参照渡し：大きなデータが REPL に留まり、NVIDIA によれば SWE-bench でコンテキスト圧縮が不要になりました。
• Apache 2.0 で pip インストール可：pip install nooa（Python 3.12-3.13）、2026年7月30日に v0.0.8 alpha として公開。

ベンチマーク

NVIDIA は SWE-bench Verified 82.2%、CyberGym L1 86.8%、ARC-AGI-3 平均 RHAE 85.1% を報告。トークン消費は比較対象のオープンハーネスの約半分。GPT-5.5 ではタスクあたり約1.1Mトークン・28回のモデル呼び出しに対し、他は2.2M・66回でした。これらはベンダー数値として扱ってください。マッチしたタスク・モデルで LangGraph や AutoGen と直接比較した独立した結果はまだありません。

使用シナリオ

• マルチエージェントの足場にフロンティア推論費を費やしているチーム：トークン効率が魅力。
• クラスとメソッドで考える開発者で、テスト可能・リファクタリング可能なエージェントが欲しい人。
• コードエージェントのプロトタイプで、リポジトリコンテキストを生かしたまま保ちたい場合。
• 生成コードをコンテナやVM、NVIDIA OpenShell 内で実行できるセキュリティ重視のラボ。

解決する問題

1. 散らばり：プロンプトファイル、ツールスキーマ、コールバック、ワークフローグラフの行き来が不要に。
2. トークンコスト：有界引数プレビューと参照渡しでコンテキストを小さく維持。
3. テスト可能性：エージェントロジックは普通の Python なので標準ツールが使える。

料金

NOOA は無料・オープンソースです。

重要な注意

NOOA は v0.0.8 で PyPI は alpha 表示。NVIDIA Labs の研究プレビューであり、本番フレームワークではありません。さらに重要なのは、ASTチェックとモジュール拒否リストは多層防御であり、隔離境界ではないこと。境界はコンテナ、VM、または NVIDIA OpenShell です。生成コードをホスト上で直接実行しないでください。

はじめに

1. Python 3.12-3.13 環境で pip install nooa。
2. エージェントをクラスで定義：メソッド＝行動、フィールド＝状態、docstring＝プロンプト。
3. LiteLLM を選んだモデルへ向ける。
4. コンテナや VM 内で実行してから、大切なものに触れさせる。

よくある質問

言語は？

Python 3.12 から 3.13 のみ。

本番で使えますか？

いいえ。alpha 研究プレビュー。規制のある本番ワークロードにはまだ入れないでください。

生成コードをホストで実行しても安全？

いいえ。ASTチェックは境界ではありません。コンテナか VM を使ってください。

代替案

• LangGraph：エコシステムの大きい永続化グラフランタイム。
• OpenAI Agents SDK：OpenAI の公式プリミティブ。
• Google ADK：多言語エージェントSDK。

ヒント

1. コミット前に自分のタスクで管理されたベンチを実行。強い数字はベンダー申告です。
2. 常に隔離して実行。隔離警告が文書で最も重要な一文です。
3. API安定性は未確定と見る。alpha でインターフェースは変わり得ます。

まとめ

NOOA は NVIDIA の「エージェントは普通の Python であるべき」という主張です。速く、トークンに優しく、テストしやすい一方、NVIDIA Labs の alpha であることと真剣な隔離注意を伴います。現在のフレームワークコストを週末のプロトタイプで検証したいなら一考の価値があります。GitHub リポジトリ か技術ブログから。