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Navan integra il modello Nemotron 3.5 di NVIDIA nei suoi agenti di viaggio
Navan afferma che Nemotron 3.5 Super VL di NVIDIA alimenta ora diversi suoi agenti di viaggio basati sull’IA già operativi. L’azienda ha sottoposto il modello a fine-tuning in tre settimane e sostiene che abbia superato o eguagliato i model
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
«Costruire sistemi agentici affidabili per i viaggi richiede molto più che scegliere un modello: occorre iterare continuamente per migliorare e risolvere problemi reali»,
Ilan Twig, cofondatore e direttore tecnico di Navan
Tre settimane dall’accesso anticipato alla messa in produzione
Navan afferma che Nemotron 3.5 Super VL di NVIDIA alimenta ora diversi suoi agenti di viaggio basati sull’IA e viene usato nelle conversazioni con i clienti sulla sua piattaforma per i viaggi d’affari e la gestione delle spese. L’azienda ha annunciato l’impiego del modello il 16 ottobre, spiegando che il suo team lo ha addestrato e lanciato tre settimane dopo aver ottenuto l’accesso anticipato e aver iniziato a lavorare con NVIDIA.
La scelta rientra nella strategia di Navan basata sui modelli aperti: testare i modelli su specifiche attività legate ai viaggi, adattarli sfruttando le competenze dell’azienda nel settore e poi ospitarli sulla propria infrastruttura. Secondo Navan, gestire direttamente i modelli le dà il controllo su prestazioni, costi e affidabilità, mentre il suo sistema combina anche modelli aperti e chiusi.
Il test di Navan premia il modello sottoposto a fine-tuning
Navan ha valutato Nemotron rispetto al proprio modello di riferimento già in produzione e ad altri modelli, usando gli stessi prompt, strumenti, scenari di viaggio e criteri. Dopo il fine-tuning con la procedura NeMo AutoModel VLM LoRA di NVIDIA, Nemotron ha ottenuto il miglior risultato complessivo nella valutazione interna dell’azienda, superando o eguagliando ogni modello concorrente in sei delle sette metriche e registrando la latenza più bassa, ha dichiarato Navan.
In un resoconto tecnico pubblicato insieme all’annuncio, Navan indica Qwen 3.8-27B come principale modello di riferimento già in produzione usato per il confronto. Secondo l’azienda, Qwen aveva in precedenza superato Gemini 3 e 3.5 Flash nei suoi flussi di lavoro legati ai viaggi. Navan descrive i test come simulazioni basate su conversazioni avvenute nell’uso reale, che misurano l’uso degli strumenti, il completamento delle attività, il rispetto delle politiche e dei vincoli, l’aderenza a informazioni reali, la qualità della conversazione, l’integrità dell’output e il ragionamento.
Un modello al servizio di cinque specialisti dei viaggi
Navan afferma di aver sottoposto a fine-tuning un solo modello usando l’esperienza combinata di cinque agenti: un orchestratore per l’assistenza generale e quattro specialisti per hotel, voli, auto e treni. Gli agenti gestiscono attività distinte ma possono condividere il contesto: una richiesta relativa a un volo interessato da un disservizio, per esempio, può essere passata allo specialista dei voli senza perdere le informazioni raccolte in precedenza.
Secondo il resoconto tecnico dell’azienda, il set di addestramento finale conteneva oltre dieci volte più esempi del set iniziale usato nella fase esplorativa e quasi 2.000 test di validazione. Il resoconto descrive anche circa 10 milioni di token di informazioni per l’addestramento supervisionato, contro circa mezzo milione nel set della fase esplorativa. Navan ha usato LoRA, un metodo che modifica una parte più piccola di un modello anziché riaddestrarne tutti i parametri.
I limiti del benchmark contano
Sebbene Nemotron 3.5 Super VL supporti testo, immagini, documenti, interfacce grafiche e video, Navan afferma di aver concentrato questa valutazione su attività di viaggio basate sul testo e su strumenti specifici del settore. Il resoconto dell’azienda descrive inoltre un modello con circa 120 miliardi di parametri, che ne attiva circa 12 miliardi a ogni passaggio, e afferma che la predizione multi-token aiuta a ridurre il numero di passaggi necessari per generare una risposta.
Il vantaggio dichiarato emerge dalla valutazione condotta da Navan stessa, non da un benchmark pubblicato in modo indipendente: l’annuncio non fornisce punteggi numerici per le sette metriche. Afferma inoltre che il modello è già usato nelle conversazioni con i clienti a un costo inferiore, ma non quantifica i risparmi. Per gli agenti di viaggio, il test non consiste semplicemente nel verificare se un modello sappia suggerire un volo, ma se l’intero sistema sappia usare strumenti con dati in tempo reale, rispettare le regole aziendali e completare in modo affidabile una modifica. Con il suo annuncio, Navan inserisce Nemotron in questo flusso di lavoro, senza però riferire l’entità dei miglioramenti in termini di prestazioni e costi.