OpenHands と NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning の連携
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OpenHands は NVIDIA のカスタマイズ可能オープンモデル「Nemotron 3.5 Lightning」のサポートを開始し、常時稼働型 AI エージェントの安全かつ効率的な運用を実現するシステム構築を推進している。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月11日 23:28
AI深層分析
キーポイント
常時稼働型エージェントへの移行
AI コーディングエージェントは単発のプロンプト応答から、背景で動作しイベントに応答してマルチステップワークフローを完了する常時稼働システムへと進化している。
モデルの役割分担とルーティング
すべてのタスクに単一のモデルを使用するのではなく、セキュリティ対応や PR レビューなどタスクの性質に応じて適切なモデルを適切な環境へルーティングするシステムが重要となる。
OpenHands のプラットフォーム機能
OpenHands はローカル開発から企業規模のワークフローまで、モデル非依存のオープンソースプラットフォームとして常時稼働型エージェントを実行する基盤を提供する。
モデル非依存のインフラストラクチャの実現
OpenHands は単一のモデルスタックに頼らず、パフォーマンスやコストに基づいて各タスクに適したモデルを選択できるシステムとして設計されている。
エージェントワークフローにおける高速性の重要性
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning は、多数の呼び出しを行うエージェントワークフローにおいて、トークン生成速度とスループットを大幅に向上させることで、継続的な運用を現実的なものにする。
重要な引用
The next wave is about agents that run in the background, respond to events, complete multi-step workflows, and operate across teams, repositories, and environments.
Not one model for every task, but systems that route the right work to the right model, in the right environment, with the right controls.
The future of agent infrastructure is not a single-model stack. It's a model-agnostic system where teams can choose the right model for each task based on performance, cost, latency, data policy, and deployment requirements.
Agents do not make one model call and stop. They make many calls across long-running workflows.
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常時稼働型エージェントの実用化に向けた、モデルの役割分担とシステム設計の重要性を浮き彫りにする内容である。OpenHands と NVIDIA の連携により、開発現場から企業規模までの多様なユースケースに対応できる基盤が整いつつある。
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AI コーディングエージェントは、単発のプロンプトから常時稼働するシステムへと進化を遂げています。第一波では、エージェントがコードの記述やコマンドの実行、リポジトリの検査、バグの修正を行い、開発者の作業速度向上に寄与できることが証明されました。しかし、次なる波は単により優れたチャットインターフェースや賢い自動補完を超えたものです。次なる波とは、バックグラウンドで動作し、イベントに応答し、多段階のワークフローを完了し、チームやリポジトリ、環境にまたがって運用されるエージェントのことです。
この転換は、何よりも重要視される要素を変えます。ローカルでエージェントを利用する開発者にとっての問いは通常「このエージェントは目の前のタスクを完了させるのに役立つか？」ですが、プラットフォームチームにとっては「組織全体で多くのエージェントを安全に、反復的に、かつ費用対効果高く運用するにはどうすればよいか？」となります。そして企業にとっては、「これらの背後にあるモデル、データ、実行環境、ワークフローをどのようにコントロールし続けるか？」という問いが浮上します。
そこで OpenHands は、常時稼働するエージェントに対する制御権を与えるカスタマイズ可能なオープンモデルである NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning のローンチを支援しています。
Nemotron 3.5 Lightning は、エージェント型ソフトウェア開発が向かう先を示唆するものです。各タスクに専用のモデルを用意するのではなく、適切な作業を正しい環境で、適切な制御のもとで最適なモデルへルーティングするシステムへと進化するのです。
OpenHands は、ローカル開発からエンタープライズ規模のワークフローまで、チームがエージェントを実行するためのオープンソースでモデル非依存のプラットフォームを提供します。
常時稼働型エージェントには、モデル群によるシステムが必要
コーディングエージェントは単にプロンプトに応えるだけではありません。コンテキストを収集し、ファイルを読み込み、コードベースを検索し、計画を立て、編集を行い、テストを実行し、エラーに対して推論を行い、次に何を試すべきかを判断します。時には人間の入力が必要な場合もありますし、プルリクエストを作成することもあります。また、新しい課題が発生したり、Slack のメッセージが届いたり、CI が失敗したり、スケジュールされたタスクが実行されたりした際に、再度動作することもあります。
各ステップでモデルを呼び出しますが、すべてのステップに同じモデルが必要というわけではありません。一部のタスクには最先端レベルの推論能力が求められます。一方、他のタスクは反復的でボリュームが多く、ドメイン固有であったり、レイテンシに敏感だったりします。
- セキュリティの修復ワークフローでは、根本原因を推論するためのモデルと、大規模な発見事項を分類するための別のモデルが必要になる場合があります。
- プルリクエストレビューの自動化では、コードの詳細分析用のモデルと、構造化された要約用の別のモデルが必要になるかもしれません。
- ローカルで開発を行うエンジニアは、自分のコードに近い場所で高速に動作するモデルを望む一方、エンタープライズのプラットフォームチームは、管理された環境でのデプロイに必要な柔軟性を必要とするでしょう。
エージェントインフラの未来は、単一のモデルスタックではありません。それは、パフォーマンス、コスト、レイテンシ、データポリシー、およびデプロイ要件に基づいて、各タスクに最適なモデルをチームが選択できる、モデル非依存のシステムです。
それが OpenHands が目指す世界です。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning がアジェンティックワークフローにもたらすもの
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning は、カスタマイズ可能なオープンソースの 30B MoE モデルで、アクティブパラメータは 3B です。これは NVIDIA の最前線モデルである Nemotron 3 Ultra から蒸留されています。常時稼働するエージェント向けに設計され、ローカルシステム、エッジ環境、データセンター、クラウドなど、あらゆる場所で動作するように作られています。
重要なのは単に「速い」ことではありません。エージェントにとって意味のある速度で動作することが重要です。
エージェントは一度モデルを呼び出して終わるわけではありません。長時間続くワークフローの中で何度も呼び出しを行います。トークン生成の速度、スループット、そしてデプロイの柔軟性は、エージェントが専門タスクをどれほど迅速に完了できるか、並列で実行可能なワークフローの数、そして常時稼働させる実用性に直接影響します。
NVIDIA が発表した予備的な性能データによると、NVIDIA の H100 構成において、Nemotron 3.5 Lightning は Gemma と比較して最大 4 倍、Qwen と比較して 1.7 倍のスループットを実現します。DGX Spark 上では、同じテスト環境で Qwen v3.6 35B A3B が 51.0 TPS/user を記録するのに対し、Nemotron 3.5 Lightning は 96.3 TPS/user を達成しました。
エージェントビルダーにとってこの速度が重要なのは、エージェントワークフローが本質的にステップが多いからです。トークン生成が速ければ、エージェントはより多くのステップを素早く処理できます。特にチームや組織内で繰り返し発生する専門タスクにおいて、その効果は顕著です。
Nemotron 3.5 Lightning は、チームがエージェントをどのように動かすかをより細かく制御できる点でも価値があります。このモデルはオープンソースでカスタマイズ可能であり、特定のワークフロー向けに追加学習（ポストトレーニング）も可能です。さらに、DGX Spark、DGX Station、RTX PRO、RTX、H100、H200、A100、L40S、GB200/B200、GB300/B300 を含む NVIDIA のインフラストラクチャ全体で展開できます。
まさにこれが、常時稼働型エージェントを現実的なものにするモデルの進化です。
OpenHands はチームが独自の手法でエージェントを実行するためのプラットフォームを提供する
モデル単体では、本番環境で有用なエージェントにはなりません。現在、エージェントスタックは実際のインフラストラクチャに近づいています。そこには、モデル、ハルネス（実行枠組み）、ランタイム、サンドボックス、統合機能、ポリシー、監査証跡、コスト管理、そして展開先が含まれます。
OpenHands の役割はこの点にあります。OpenHands は、AI コーディングエージェントの構築と実行のためのオープンソースプラットフォームです。開発者は「Agent Canvas」でローカルから始め、実際のリポジトリに対してエージェントを実行し、すでに使用しているツールを接続して自動化を試すことができます。これらのワークフローが価値を生むようになれば、チームは共有環境に移行できます。そうすれば、エージェントはクラウド上で常時稼働し、GitHub や Slack からのイベント、あるいはスケジュールされたトリガーに応答できるようになり、反復可能なチームワークフローとして定着します。大規模な企業組織では、ガバナンス、可視化、アクセス制御、コスト管理、監査ログの追加、そしてセルフホスト型の展開も可能です。
Nemotron 3.5 Lightning を利用することで、OpenHands ユーザーは専門的なエージェントワークフロー向けの強力なモデルオプションを新たに得られます。これは以下の 3 つの理由から重要です：
まず、開発者には選択肢が増えます。OpenHands は設計段階からモデル非依存（model-agnostic）であるため、チームはコスト、パフォーマンス、ポリシー要件に合ったモデルを自由に選べます。特定のベンダーに縛られる必要はありません。
次に、プラットフォームチームのコントロール力が向上します。Nemotron 3.5 Lightning はカスタマイズと多様な環境への展開を想定して設計されています。OpenHands が提供する制御層により、エージェントの実行場所、アクセス権限、実行可能なアクション、活動の追跡方法をチームが決定できます。
さらに、企業は実験から本番運用までの道筋を得られます。開発者はローカルでエージェントワークフローを開始し、チームはそれを共有自動化へと発展させます。組織レベルでは、ガバナンス、可視性、再現性を支えるインフラを整えながら、複数のリポジトリやチームにまたがってエージェントを稼働させることが可能です。
この一貫性が重要です。ローカル環境から本番運用へ移行する際、ツールの切り替えやワークフローの書き直し、特定のモデルベンダーへのロックインは不要です。
高ボリュームなエンジニアリングワークフロー向けに設計
Nemotron 3.5 Lightning は、特に高ボリュームかつ専門的なエージェントワークフローにおいて大きな意義を持ちます。
OpenHands では、以下のようなワークフローが実現可能です：
- 人間が一日を始める前にプルリクエストのレビューを行う
- 失敗した CI ランズの調査と修正提案
- コード変更時のドキュメント更新
- 多数のリポジトリにまたがる依存関係の問題の解決
- GitHub、Slack、Linear、Jira などからの課題のトリアージ
エンジニアリングマネージャー向けの構造化されたサマリー作成
反復的なマイグレーションやリファクタリングを人間レビュー付きで実行
セキュリティチェックの実行と、アナリスト向けに結果の整理
これらは単発のプロンプトではありません。繰り返し可能なワークフローです。また、こうしたタスクではモデル選択の柔軟性が求められます。
一部のワークフローには最前線のモデルが必要になるかもしれません。一方で、小型で高速な専門特化型モデルが適している場合もあります。ローカル環境での実行が必要なケースもあれば、自社ホスト型の企業環境で動かす必要がある場合もあるでしょう。さらに、自社のコードベースやポリシー、ドメインに合わせてポストトレーニングを行う必要が生じることもあります。
OpenHands は、エージェントシステム全体を一つのモデルやデプロイパターンに縛り付けることなく、これらの選択を実現するためのオーケストレーションレイヤーを提供します。
次の世代のエージェントスタックは「オープン」「高速」「モデル非依存」です
OpenHands の設計思想はシンプルです。チームが自らのエージェントを動かすシステムを検査し、拡張し、制御できるべきだと信じています。
そのため、オープンソースは単なる付随事項ではありません。それが基盤です。OpenHands コアはオープンソースであり、GitHub では 8 万スター以上を獲得し、ダウンロード数は数百万回に達しています。貢献者も数百名に及びます。開発者はエージェントの動作原理を直接確認でき、自社のシステムに合わせてプラットフォームをカスタマイズし、チームが実際にソフトウェアをリリースするプロセスに合ったワークフローを構築できます。
Nemotron 3.5 Lightning は、まさにこの哲学に合致しています。
カスタマイズ可能なオープンモデルは、チームがモデルの挙動、データ処理、デプロイ、専門化をより細かく制御することを可能にします。また、モデル非依存のエージェントプラットフォームは、そのモデルを実際のワークフローでどのように活用するかをチームが自由に決定できる基盤を提供します。これら二つを組み合わせることで、アジェンシー型ソフトウェア開発は閉鎖的で単一の経路に縛られたツールから、実際に運用可能な柔軟なインフラへと進化していきます。
ソフトウェアエンジニアリングエージェントの未来は、特定のモデルやインターフェース、あるいはベンダーによって定義されるものではありません。それは、チームが自らの条件でエージェントを稼働させることのできる、オープンでコンポーザブルなシステムによって形作られていくでしょう。
OpenHands は NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning をサポートし、高速かつカスタマイズ可能なオープンモデルを実際のソフトウェアエンジニアリング作業が行われる現場のエージェントワークフローに導入することを実現することを誇りに思います。
コーディングエージェントはもはやプロンプトを打つだけの存在ではありません。それは実行するシステムへと進化しています。OpenHands は、チームが自分たちのやり方でそれらを管理・運用するためのコントロールセンターを提供します。
About OpenHands
OpenHands は、AI コーディングエージェントの構築と稼働のためのオープンソースプラットフォームです。単一のローカルエージェントから組織全体で稼働するシステムへと拡張するために必要なインターフェース、自動化機能、そして制御層を備えています。そのミッションは、エージェントベースのソフトウェア開発を、標準としてアクセスしやすく、透明性があり、かつ制御可能なものにするというものです。その第一歩がオープン化です。コアフレームワークはオープンソースであり、開発者やプラットフォームチームが、エージェントがいかにして作業を実行し、システムと相互作用しているかを完全に把握できる環境を提供しています。
開発者はまず「Agent Canvas」でローカル環境から始め、すでに使用しているモデルやツールを接続し、実際のリポジトリに対してエージェントを実行できます。ワークフローが成熟すれば、チームは単発的なエージェントの成功事例を、スケジュール実行に対応する反復可能な自動化へと昇華させられます。具体的には、GitHub や Slack のイベントに応答して PR をレビューしたり、CI の失敗を自動修正したり、ドキュメントを更新したり、ラップトップを閉じた状態でも作業を継続したりすることが可能になります。
エージェント利用を組織規模で拡大する企業にとって、OpenHands はチーム間やリポジトリ、環境全体で安全にエージェントを実行するために必要な制御層を提供します。
コミュニティに参加して、協力し合い、ユースケースを共有し、進化し続けるプロジェクトへ貢献しましょう。OpenHands をダウンロードして、ローカルでエージェントの実行を開始し、実際のエンジニアリングワークフローの自動化を行い、準備ができたらスケールアップしてください。
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AI coding agents are moving from one-off prompts to always-on systems. The first wave proved that agents can write code, run commands, inspect repositories, fix bugs, and help developers move faster. But the next wave is bigger than a better chat interface or a smarter autocomplete. The next wave is about agents that run in the background, respond to events, complete multi-step workflows, and operate across teams, repositories, and environments.
That shift changes what matters. For a developer using an agent locally, the question is usually: *Can this agent help me finish the task in front of me?* For a platform team, the question becomes: *How do we run many agents safely, repeatedly, and cost-effectively across the organization?* And for an enterprise, the question is: *How do we stay in control of the models, data, execution environments, and workflows behind those agents?*
That is why OpenHands is supporting the launch of NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning, a customizable open model that gives control over always-on agents.
Nemotron 3.5 Lightning points to where agentic software development is going. Not one model for every task, but systems that route the right work to the right model, in the right environment, with the right controls.
OpenHands gives teams the open-source, model-agnostic platform to run those agents from local development to enterprise-scale workflows.
Always-on agents need a system of models
A coding agent does not just answer a prompt. It gathers context, reads files, searches the codebase, plans, edits, runs tests, reasons over errors, and decides what to try next. Sometimes it asks for human input. Sometimes it opens a pull request. Sometimes it runs again when a new issue, Slack message, CI failure, or scheduled task appears.
Every step calls a model but not every step needs the same model. Some tasks need frontier-level reasoning. Others are repetitive, high-volume, domain-specific, or latency-sensitive.
- A security remediation workflow might need one model to reason through the root cause and another to classify findings at scale.
- A PR review automation might need one model for deep code analysis and another for structured summaries.
- A developer working locally may want a fast model that can run close to their code, while an enterprise platform team may need the flexibility to deploy in a controlled environment.
The future of agent infrastructure is not a single-model stack. It’s a model-agnostic system where teams can choose the right model for each task based on performance, cost, latency, data policy, and deployment requirements.
That is the world OpenHands is built for.
What NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning brings to agentic workflows
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning is a customizable, open 30B MoE model with 3B active parameters, distilled from NVIDIA’s frontier Nemotron 3 Ultra model. It is designed for always-on agents and built to run across local systems, edge environments, data centers, and the cloud.
The key point is not just that it is fast. It is that it is fast in a way that matters for agents.
Agents do not make one model call and stop. They make many calls across long-running workflows. Token generation speed, throughput, and deployment flexibility directly affect how quickly agents can complete specialized tasks, how many workflows can run in parallel, and how practical it becomes to run agents continuously.
Preliminary performance reported by NVIDIA showed Nemotron 3.5 Lightning delivers up to 4x higher throughput compared with Gemma and 1.7x higher throughput compared with Qwen in NVIDIA’s H100 configuration. On DGX Spark, NVIDIA reports 96.3 TPS/user, compared with 51.0 TPS/user for Qwen v3.6 35B A3B in the same test setup.
For agent builders, that speed matters because agent workflows are step-heavy by nature. Faster token rollout means agents can move through more steps, more quickly, especially for specialized tasks that happen repeatedly across a team or organization.
Nemotron 3.5 Lightning also gives teams more control over how agents are powered. It is open, customizable, post-trainable for specialized workflows, and deployable across NVIDIA infrastructure, including DGX Spark, DGX Station, RTX PRO, RTX, H100, H200, A100, L40S, GB200/B200, and GB300/B300.
This is exactly the kind of model progress that makes always-on agents more practical.
OpenHands gives teams the platform to run agents their way
A model alone does not make an agent useful in production. The agent stack is starting to look more like real infrastructure: models, harnesses, runtimes, sandboxes, integrations, policies, audit trails, cost controls, and deployment targets.
That is the role OpenHands plays. OpenHands is the open source platform for building and running AI coding agents. Developers can start locally with Agent Canvas, run agents against real repositories, connect the tools they already use, and experiment with automations. As those workflows become valuable, teams can move them into shared environments where agents keep running in the cloud, respond to GitHub, Slack, and scheduled triggers, and become repeatable team workflows. At enterprise scale, organizations can add governance, visibility, access control, cost management, audit logs, and self-hosted deployment.
With Nemotron 3.5 Lightning, OpenHands users get another powerful model option for specialized agent workflows. That matters for three reasons:
First, developers get more choice. OpenHands is model-agnostic by design so teams can use the models that fit their cost, performance, and policy requirements without being tied to a single provider.
Second, platform teams get more control. Nemotron 3.5 Lightning is designed to be customized and deployed across environments. OpenHands gives teams the control layer to decide where agents run, what they can access, what actions they can take, and how their activity is tracked.
Third, enterprises get a path from experimentation to production. A developer can start with local agent workflows. A team can turn those workflows into shared automations. An organization can run agents across repositories and teams with the infrastructure required for governance, visibility, and repeatability.
That continuity is important. The journey from local to production should not require switching tools, rewriting workflows, or locking into a single model provider.
Built for high-volume engineering workflows
Nemotron 3.5 Lightning is especially relevant for high-volume, specialized agent workflows.
In OpenHands, those workflows can look like:
- Reviewing pull requests before a human starts their day.
- Investigating failed CI runs and suggesting fixes.
- Updating documentation when code changes.
- Remediating dependency issues across many repositories.
- Triaging issues from GitHub, Slack, Linear, Jira, or other systems.
- Preparing structured summaries for engineering managers.
- Applying repetitive migrations or refactors with human review.
- Running security checks and preparing findings for analysts.
These are not one-off prompts. They are repeatable workflows. They are also the kinds of tasks where model choice should be flexible.
Some workflows may need a frontier model. Some may need a small, fast, specialized model. Some may need to run locally. Some may need to run in a self-hosted enterprise environment. Some may need to be post-trained for a company’s codebase, policies, or domain.
OpenHands gives teams the orchestration layer to make those choices without locking the whole agent system to one model or one deployment pattern.
The next agent stack is open, fast, and model-agnostic
OpenHands was built on a simple belief: teams should be able to inspect, extend, and control the systems that run their agents.
That is why open source is not a side note for us. It is the foundation. The OpenHands core is open source, with more than 80,000 GitHub stars, millions of downloads, and hundreds of contributors. Developers can see how agents work, adapt the platform to their own systems, and build workflows that fit how their teams actually ship software.
Nemotron 3.5 Lightning fits that philosophy.
A customizable open model gives teams more control over model behavior, data handling, deployment, and specialization. A model-agnostic agent platform gives teams more control over how that model is used in real workflows. Together, they move agentic software development away from closed, single-path tools and toward flexible infrastructure that teams can actually operate.
The future of software engineering agents will not be defined by a single model, a single interface, or a single vendor. It will be defined by open, composable systems that let teams run agents on their terms.
OpenHands is proud to support NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning and help bring fast, customizable open models into the agent workflows where real software engineering work gets done.
Coding agents are no longer just something you prompt. They are becoming systems you run. OpenHands gives you the control center to run them your way.
About OpenHands
OpenHands is the open-source platform for building and running AI coding agents, with the interface, automations, and control layer needed to go from a single local agent to a system running across an entire organization. The mission is to make agent-based software development accessible, transparent, and controllable by default. That starts in the open. The core framework is open source, giving developers and platform teams full visibility into how agents execute work and interact with their systems.
Developers can start locally with Agent Canvas, connect the models and tools they already use, and run agents against real repositories. As workflows mature, teams can turn one-off agent wins into repeatable automations that run on schedules, respond to GitHub and Slack events, review PRs, fix CI failures, update docs, and keep working when a laptop is closed. For organizations scaling agent usage, OpenHands adds the control layer required to run agents safely across teams, repositories, and environments.
Join our community to collaborate, share use cases, and contribute to the project as it evolves. Download OpenHands to start running agents locally, automate real engineering workflows, and scale them when you’re ready.
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