Die meisten Agenten-Frameworks vergraben dich in Glue-Code — Tool-Schemata, JSON-Parsing, Transkript-Aufblähung. NVIDIA Labs hat gerade NOOA (Object-Oriented Agents) als Open-Source veröffentlicht mit der klaren Prämisse: Schreibe deinen Agenten als einfaches Python-Objekt. Methoden sind die Aktionen, die das Modell aufrufen kann, Felder sind der Zustand, Docstrings sind der Prompt, Typannotationen sind der Vertrag. Software-Engineering, nicht Prompt-Engineering.
Was es anders macht
Sechs modellseitige Fähigkeiten liegen auf einer Oberfläche: typisierte I/O, Code als Aktion, eine programmierbare Schleife, expliziter Objektzustand, eine vom Modell aufrufbare Harness-API und das Entscheidende — Pass-by-Reference über Live-Objekte. Tool-Ausgaben bleiben Python-Werte, anstatt erneut in den Kontext serialisiert zu werden. Auf SWE-bench, verifiziert mit GPT-5.5, erreicht NOOA 82,2 % bei etwa 1,1 Mio. Tokens pro Aufgabe im Vergleich zu 2,2 Mio. der Konkurrenz. Die Hälfte der Tokens, höhere Genauigkeit, keine Kontextkomprimierung. Es erreicht außerdem den Stand-der-Technik-Wert auf Terminal-Bench 2.0 und ARC-AGI-3.
Für Entwickler
Es ist ein modellagnostisches Open-Source-Framework (arXiv 2607.20709), das über die Open Secure AI Alliance bereitgestellt wird. Integriere es, um dein eigenes Harness neu zu bauen und den Token-Verbrauch bei langen Agent-Schleifen zu reduzieren.