[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"portal-settings:figure:ru":3,"public-menus:all":45,"post:nvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work:ru":531,"related:post:nvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work:ru:1":2663},{"statusCode":4,"data":5,"message":44},200,{"tenantId":6,"lang":7,"defaultLang":8,"siteUrl":9,"contactEmail":10,"brandName":11,"logoUrl":12,"siteName":11,"siteDescription":13,"ogImage":14,"robotsIndex":15,"socialLinks":14,"reservedSlugs":14,"seoPolicy":16},"figure","ru","en","https:\u002F\u002Ffigure.rocks","info@stajic.de","Figure Rocks","\u002Ffavicon-32x32.png","",null,true,{"branding":17,"relatedContent":18,"crossDomainLinks":19},{"logoUrl":12},{"enabled":15},[20,23,26,29,32,35,38,41],{"url":21,"label":22,"isActive":15,"showInFooter":15,"includeInSameAs":15},"https:\u002F\u002Floving.rocks","loving.rocks",{"url":24,"label":25,"isActive":15,"showInFooter":15,"includeInSameAs":15},"https:\u002F\u002Fstajic.de","stajic.de",{"url":27,"label":28,"isActive":15,"showInFooter":15,"includeInSameAs":15},"https:\u002F\u002Fbazify.com","bazify.com",{"url":30,"label":31,"isActive":15,"showInFooter":15,"includeInSameAs":15},"https:\u002F\u002Fbazify.de","bazify.de",{"url":33,"label":34,"isActive":15,"showInFooter":15,"includeInSameAs":15},"https:\u002F\u002F2mesta.com","2mesta.com",{"url":36,"label":37,"isActive":15,"showInFooter":15,"includeInSameAs":15},"https:\u002F\u002F2mesta.de","2mesta.de",{"url":39,"label":40,"isActive":15,"showInFooter":15,"includeInSameAs":15},"https:\u002F\u002Fbazify.at","bazify.at",{"url":42,"label":43,"isActive":15,"showInFooter":15,"includeInSameAs":15},"https:\u002F\u002Fweb-hoch3.de","web-hoch3.de","Portal settings resolved",[46],{"id":47,"name":48,"location":49,"isActive":15,"isDefault":15,"items":50},2,"Main Menu","sidebar",[51,65,189,282,358,424],{"id":52,"title":53,"url":61,"target":62,"icon":63,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":64},"1",{"de":54,"en":55,"es":56,"fr":57,"it":55,"ru":58,"sr":59,"zh":60},"Startseite","Home","Inicio","Accueil","Главная","Početna","首页","\u002F","_self","i-lucide-home",[],{"id":66,"title":67,"url":76,"target":62,"icon":77,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":78},"3",{"de":68,"en":69,"es":70,"fr":71,"it":72,"ru":73,"sr":74,"zh":75},"Spiele","Games","Juegos","Jeux","Giochi","Игры","Igre","游戏","\u002Fgames","i-lucide-gamepad-2",[79,92,107,121,135,148,162,176],{"id":80,"title":81,"url":76,"target":62,"icon":90,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":91},"3-1",{"de":82,"en":83,"es":84,"fr":85,"it":86,"ru":87,"sr":88,"zh":89},"Spiele-Hub","Games Hub","Centro de juegos","Hub de jeux","Hub Giochi","Игровой центр","Centar za igre","游戏中心","i-lucide-layout-grid",[],{"id":93,"title":94,"url":103,"target":62,"icon":104,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":106},"1-1",{"de":95,"en":96,"es":97,"fr":98,"it":99,"ru":100,"sr":101,"zh":102},"Neu & Angesagt","New & Trending","Novedades & Tendencias","Nouveautés & Tendances","Novità & Tendenze","Новинки & тренды","Novo & Popularno","新品 & 热门","\u002Fnews\u002Fgaming-news","i-lucide-sparkles","custom",[],{"id":108,"title":109,"url":118,"target":62,"icon":119,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":120},"1-2",{"de":110,"en":111,"es":112,"fr":113,"it":114,"ru":115,"sr":116,"zh":117},"Angebote","Deals","Ofertas","Offres","Offerte","Акции","Ponude","优惠","\u002Fdeals","i-lucide-badge-percent",[],{"id":122,"title":123,"url":132,"target":62,"icon":133,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":134},"1-3",{"de":124,"en":125,"es":126,"fr":127,"it":128,"ru":129,"sr":130,"zh":131},"Release-Kalender","Release Calendar","Calendario de lanzamientos","Calendrier des sorties","Calendario delle uscite","Календарь релизов","Kalendar izdanja","发布日历","\u002Freleases","i-lucide-calendar-days",[],{"id":136,"title":137,"url":145,"target":62,"icon":146,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":147},"3-2",{"de":138,"en":139,"es":140,"fr":141,"it":142,"sr":143,"zh":144},"amiibo-kompatible Spiele","amiibo-Compatible Games","Juegos compatibles con Amiibo","Jeux compatibles Amiibo","Giochi compatibili con amiibo","Amiibo kompatibilne igre","Amiibo 兼容游戏","\u002Freference\u002Fcompatibility","i-lucide-check-circle-2",[],{"id":149,"title":150,"url":159,"target":62,"icon":160,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":161},"3-3",{"de":151,"en":152,"es":153,"fr":154,"it":155,"ru":156,"sr":157,"zh":158},"Wie amiibo funktionieren","How amiibo work","Cómo funcionan los Amiibo","Comment fonctionnent les Amiibo","Come funzionano gli Amiibo","Как работают Amiibo","Kako Amiibo rade","Amiibo 如何运作","\u002Fgames\u002Fhow-amiibo-unlocks-work","i-lucide-puzzle",[],{"id":163,"title":164,"url":173,"target":62,"icon":174,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":175},"3-4",{"de":165,"en":166,"es":167,"fr":168,"it":169,"ru":170,"sr":171,"zh":172},"Beste Amiibo pro Spiel","Best amiibo per Game","Mejores Amiibo por juego","Meilleurs Amiibo par jeu","Migliori Amiibo per gioco","Лучшие Amiibo по играм","Najbolji Amiibo po igri","各游戏最佳 Amiibo","\u002Fgames\u002Fbest-amiibo-per-game","i-lucide-award",[],{"id":177,"title":178,"url":186,"target":62,"icon":187,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":188},"3-5",{"de":179,"en":180,"es":181,"fr":182,"it":183,"ru":184,"sr":185},"Freischaltbares & Belohnungen","Unlockables & Rewards","Desbloqueables & Recompensas","Déblocables & Récompenses","Sbloccabili & Ricompense","Разблокировки & награды","Otključavanja & nagrade","\u002Fgames\u002Funlocks-and-benefits","i-lucide-gift",[],{"id":190,"title":191,"url":199,"target":62,"icon":200,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":201},"4",{"de":192,"en":193,"es":194,"it":195,"ru":196,"sr":197,"zh":198},"Sammeln","Collecting","Coleccionismo","Collezionismo","Коллекционирование","Kolekcionarstvo","收藏","\u002Fcollecting","i-lucide-gem",[202,213,227,240,254,268],{"id":203,"title":204,"url":211,"target":62,"icon":90,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":212},"4-1",{"de":205,"en":206,"fr":207,"it":208,"ru":209,"zh":210},"Sammel-Hub","Collecting Hub","Hub de collecte","Hub di raccolta","Центр сбора","收藏中心","\u002Famiibo\u002Fcollecting",[],{"id":214,"title":215,"url":224,"target":62,"icon":225,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":226},"4-2",{"de":216,"en":217,"es":218,"fr":219,"it":220,"ru":221,"sr":222,"zh":223},"Kaufberatung","Buying Guide","Guía de compra","Guide d'achat","Guida all'acquisto","Гид покупателя","Vodič za kupovinu","购买指南","\u002Famiibo-library\u002Famiibo-buying-smart","i-lucide-shopping-bag",[],{"id":228,"title":229,"url":237,"target":62,"icon":238,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":239},"4-3",{"de":230,"en":230,"es":231,"fr":232,"it":233,"ru":234,"sr":235,"zh":236},"Fake vs Real","Falso vs. Real","Faux vs Vrai","Falso vs Vero","Фейк vs Оригинал","Lažno vs Pravo","真假对比","\u002Famiibo-library\u002Famiibo-buying-smart\u002Favoid-fake-listings","i-lucide-scan",[],{"id":241,"title":242,"url":251,"target":62,"icon":252,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":253},"4-4",{"de":243,"en":244,"es":245,"fr":246,"it":247,"ru":248,"sr":249,"zh":250},"Aufbewahrung & Präsentation","Storage & Display","Almacenamiento & exhibición","Rangement & Présentation","Contenitori & Esposizione","Хранение & витрины","Odlaganje & izlaganje","存储 & 展示","\u002Famiibo-library\u002Famiibo-care-and-storage","i-lucide-box",[],{"id":255,"title":256,"url":265,"target":62,"icon":266,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":267},"4-5",{"de":257,"en":258,"es":259,"fr":260,"it":261,"ru":262,"sr":263,"zh":264},"Preisübersicht","Price Guide","Guía de precios","Guide des prix","Guida ai prezzi","Гид по ценам","Cenovnik","价格指南","\u002Fcollections\u002Fprice-guide","i-lucide-bar-chart-3",[],{"id":269,"title":270,"url":279,"target":62,"icon":280,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":281},"4-6",{"de":271,"en":272,"es":273,"fr":274,"it":275,"ru":276,"sr":277,"zh":278},"Raritäten","Rare Finds","Hallazgos únicos","Trouvailles rares","Pezzi rari","Редкие находки","Retki nalazi","稀有发现","\u002Fcollections\u002Frare-and-notable","i-lucide-trophy",[],{"id":283,"title":284,"url":292,"target":62,"icon":293,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":294},"5",{"de":285,"en":286,"es":287,"fr":286,"it":288,"ru":289,"sr":290,"zh":291},"Technik","Tech","Tecnología","Tecnologia","Технологии","Tehnologija","科技","\u002Ftech","i-lucide-cpu",[295,306,318,331,344],{"id":296,"title":297,"url":292,"target":62,"icon":90,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":305},"5-1",{"de":298,"en":298,"es":299,"fr":300,"it":301,"ru":302,"sr":303,"zh":304},"Tech Hub","Centro tecnológico","Hub Tech","Hub Tecnologico","Технохаб","Tehnološki centar","科技中心",[],{"id":307,"title":308,"url":315,"target":62,"icon":316,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":317},"5-2",{"de":309,"en":310,"fr":311,"it":312,"ru":313,"zh":314},"Audio- & Mikrofonqualität","Audio & Mic Quality","Qualité audio & micro","Qualità audio & mic","Качество звука & микрофона","音频 & 麦克风质量","\u002Fgear\u002Faudio","i-lucide-mic",[],{"id":319,"title":320,"url":328,"target":62,"icon":329,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":330},"5-3",{"de":321,"en":322,"es":323,"fr":324,"it":325,"sr":326,"zh":327},"Controller & Zubehör","Controllers & Accessories","Mandos & accesorios","Manettes & accessoires","Controller & Accessori","Kontroleri & dodatna oprema","控制器 & 配件","\u002Fgear\u002Fcontrols","i-lucide-joystick",[],{"id":332,"title":333,"url":341,"target":62,"icon":342,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":343},"5-4",{"de":334,"en":335,"es":336,"fr":337,"it":338,"ru":339,"sr":340},"Displays & Aufnahme","Displays & Capture","Pantallas & Captura","Écrans & Capture","Display & Acquisizione","Дисплеи & Захват","Ekrani & snimanje","\u002Fgear\u002Fdisplays","i-lucide-monitor",[],{"id":345,"title":346,"url":355,"target":62,"icon":356,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":357},"5-5",{"de":347,"en":348,"es":349,"fr":350,"it":351,"ru":352,"sr":353,"zh":354},"Netzwerkstabilität","Network Stability","Estabilidad de la red","Stabilité du réseau","Stabilità della rete","Стабильность сети","Stabilnost mreže","网络稳定性","\u002Fplaybooks\u002Fnetwork-stability","i-lucide-wifi",[],{"id":359,"title":360,"url":368,"target":62,"icon":369,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":370},"6",{"de":361,"en":361,"es":362,"fr":363,"it":364,"ru":365,"sr":366,"zh":367},"Shop","Tienda","Boutique","Negozio","Магазин","Prodavnica","商店","\u002Fshop","i-lucide-shopping-cart",[371,383,391,399,412],{"id":372,"title":373,"url":368,"target":62,"icon":381,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":382},"6-1",{"de":374,"en":375,"es":376,"fr":377,"ru":378,"sr":379,"zh":380},"Shop-Hub","Shop Hub","Centro de compras","Espace Boutique","Центр магазина","Centar za kupovinu","购物中心","i-lucide-store",[],{"id":384,"title":385,"url":388,"target":62,"icon":389,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":390},"6-2",{"de":386,"en":386,"es":387,"fr":387,"it":387,"sr":387,"zh":387},"amiibo","Amiibo","\u002Famiibo-shop","i-lucide-scan-line",[],{"id":392,"title":393,"url":396,"target":62,"icon":397,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":398},"6-3",{"de":394,"en":394,"es":394,"fr":394,"it":394,"ru":394,"sr":394,"zh":395},"LEGO","乐高","\u002Flego-shop","i-lucide-blocks",[],{"id":400,"title":401,"url":409,"target":62,"icon":410,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":411},"6-4",{"de":402,"en":403,"es":404,"fr":405,"it":406,"sr":407,"zh":408},"Figuren & Sammlerstücke","Figures & Collectibles","Figuras & Coleccionables","Figurines & Objets de collection","Figure & Collezionismo","Figure & kolekcionarstvo","手办 & 收藏品","\u002Fshop\u002Ffigures","i-lucide-package",[],{"id":413,"title":414,"url":421,"target":62,"icon":422,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":423},"6-5",{"de":415,"en":415,"fr":416,"it":417,"ru":418,"sr":419,"zh":420},"Gaming Gear","Équipement gaming","Accessori gaming","Игровое снаряжение","Gejming oprema","游戏装备","\u002Fgaming-gear-shop","i-lucide-headphones",[],{"id":425,"title":426,"url":427,"target":62,"icon":389,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":428},"2",{"de":386,"en":386,"es":386,"fr":386,"it":386,"ru":386,"sr":386,"zh":386},"\u002Famiibo",[429,440,447,461,475,489,503,517],{"id":430,"title":431,"url":427,"target":62,"icon":90,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":439},"2-1",{"de":432,"en":433,"es":434,"fr":435,"it":435,"ru":436,"sr":437,"zh":438},"amiibo-Hub","amiibo Hub","Centro amiibo","Hub amiibo","Хаб amiibo","amiibo centar","amiibo 中心",[],{"id":441,"title":442,"url":444,"target":62,"icon":445,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":446},"1772724791061",{"de":443,"en":443},"Franchise","\u002Famiibo\u002Ffranchise","i-lucide-star",[],{"id":448,"title":449,"url":458,"target":62,"icon":459,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":460},"2-3",{"de":450,"en":451,"es":452,"fr":453,"it":454,"ru":455,"sr":456,"zh":457},"Region & Verpackung (EU\u002FUS\u002FJP)","Region & Packaging (EU\u002FUS\u002FJP)","Región y embalaje (UE\u002FEE. UU.\u002FJP)","Région & Emballage (UE\u002FUS\u002FJP)","Regione & Confezione (EU\u002FUS\u002FJP)","Регион & упаковка (EU\u002FUS\u002FJP)","Region & pakovanje (EU\u002FUS\u002FJP)","地区 & 包装 (EU\u002FUS\u002FJP)","\u002Famiibo-library\u002Famiibo-editions-and-regions","i-lucide-globe",[],{"id":462,"title":463,"url":472,"target":62,"icon":473,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":474},"2-4",{"de":464,"en":465,"es":466,"fr":467,"it":468,"ru":469,"sr":470,"zh":471},"Schnellidentifikations-Checkliste","Fast Identification Checklist","Lista de identificación rápida","Liste d'identification rapide","Checklist identificazione rapida","Чек-лист быстрой идентификации","Kontrolna lista za brzu identifikaciju","快速识别清单","\u002Famiibo\u002Fidentify-checklist","i-lucide-list-checks",[],{"id":476,"title":477,"url":486,"target":62,"icon":487,"isActive":15,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":488},"2-6",{"de":478,"en":479,"es":480,"fr":481,"it":482,"ru":483,"sr":484,"zh":485},"Tipps für Sealed-Sammlungen","Sealed Collection Tips","Consejos de colección sellada","Conseils collection scellée","Consigli collezione sigillata","Советы по коллекции Sealed","Saveti za zapečaćene kolekcije","密封收藏贴士","\u002Famiibo\u002Fsealed-tips","i-lucide-shield-check",[],{"id":490,"title":491,"url":500,"target":62,"icon":501,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":502},"2-5",{"de":492,"en":493,"es":494,"fr":495,"it":496,"ru":497,"sr":498,"zh":499},"Zustand & Bewertung","Condition & Grading","Estado & Graduación","État & Évaluation","Condizioni & Valutazione","Состояние & Оценка","Stanje & ocenjivanje","品相与分级","\u002Famiibo-library\u002Famiibo-condition-and-grading","i-lucide-badge-check",[],{"id":504,"title":505,"url":514,"target":62,"icon":515,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":516},"2-2",{"de":506,"en":507,"es":508,"fr":509,"it":510,"ru":511,"sr":512,"zh":513},"Ausgaben & Nachdrucke","Editions & Reprints","Ediciones & Reimpresiones","Éditions & Réimpressions","Edizioni & ristampe","Издания & переиздания","Izdanja & reizdanja","版本 & 重印","\u002Famiibo\u002Fcollecting\u002F","i-lucide-layers",[],{"id":518,"title":519,"url":528,"target":62,"icon":529,"isActive":15,"type":105,"productId":14,"categoryId":14,"shopCategoryId":14,"articleId":14,"pageId":14,"portfolioId":14,"children":530},"2-7",{"de":520,"en":521,"es":522,"fr":523,"it":524,"ru":525,"sr":526,"zh":527},"Nachdruck-Timeline","Reprint Timeline","Cronología de reimpresión","Chronologie des réimpressions","Cronologia ristampe","Хронология переизданий","Hronologija reprinta","重印时间轴","\u002Freference\u002Ftimelines\u002Famiibo-reprint-timeline","i-lucide-timer",[],{"statusCode":4,"data":532,"message":2662},{"id":533,"title":534,"slug":535,"content":536,"contentJson":537,"excerpt":1436,"featuredImage":1437,"featuredImageAlt":1438,"featuredImageCaption":14,"featuredImageTitle":14,"featuredImageCopyright":14,"featuredImageAuthor":14,"featuredImageSourceUrl":14,"featuredImageLicense":14,"featuredImageIsAiGenerated":1245,"status":1439,"publishedAt":1440,"createdAt":1441,"updatedAt":1442,"seoLocalePaths":1443,"categories":1452,"author":1473,"translations":1477},"452","NVIDIA G-Assist — это не просто чат-бот: как на самом деле работают его локальная SLM, инструменты, плагины и MCP","nvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work","\u003Cp>NVIDIA Project G-Assist выглядит как чат-бот, но это описание упускает важную часть. Это локальная ИИ-система, которая может понять запрос, проверить поддерживаемое состояние ПК, выбрать инструмент или плагин, а затем выполнить реальное действие, например изменить настройки DLSS, проверить драйвер, настроить профиль вентилятора или управлять периферийным устройством.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--info my-6 rounded-xl border p-5 border-blue-300 bg-blue-50 dark:border-blue-900 dark:bg-blue-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Прямой ответ\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>G-Assist — это не просто чат-бот для вашего графического процессора.\u003C\u002Fstrong> Это локальная малая языковая модель, подключённая к набору разрешённых инструментов. Модель интерпретирует то, что вы хотите, выбирает поддерживаемую функцию, передаёт аргументы этой функции, и инструмент на стороне ПК выполняет действие.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--note my-6 rounded-xl border p-5 border-gray-300 bg-gray-50 dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\u002F40\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Самая простая ментальная модель\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>SLM = понимает запрос.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Знания = объясняют поддерживаемые концепции NVIDIA\u002FПК.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Инструменты = выполняют действия.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Плагины = добавляют новые инструменты.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Ваш ПК = среда, которая проверяется или изменяется.\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Cnav class=\"editorjs-toc\" data-editorjs-toc=\"true\" aria-label=\"Содержание\">\u003Cstrong class=\"editorjs-toc__title\">Содержание\u003C\u002Fstrong>\u003Col class=\"editorjs-toc__list editorjs-toc__list--depth-0\">\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-5\" class=\"editorjs-toc__link\">Сначала: что на самом деле делает ИИ-модель?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-10\" class=\"editorjs-toc__link\">Конвейер действий G-Assist\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-12\" class=\"editorjs-toc__link\">Это вызов инструментов, а не магическое управление ПК\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-17\" class=\"editorjs-toc__link\">Что такое слой знаний?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-24\" class=\"editorjs-toc__link\">Использует ли G-Assist RAG?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-28\" class=\"editorjs-toc__link\">Почему G-Assist может работать офлайн\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-33\" class=\"editorjs-toc__link\">Цена локального ИИ: G-Assist использует ваш GPU и VRAM\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-40\" class=\"editorjs-toc__link\">Режим рассуждения против режима Flash\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-44\" class=\"editorjs-toc__link\">Что на самом деле добавляют плагины\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-49\" class=\"editorjs-toc__link\">G-Assist Protocol V2 — это JSON-RPC 2.0\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-54\" class=\"editorjs-toc__link\">Где появляется MCP\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-59\" class=\"editorjs-toc__link\">Почему это важно за пределами RGB-подсветки\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-63\" class=\"editorjs-toc__link\">Стек локального агента\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-65\" class=\"editorjs-toc__link\">Почему границы инструментов — это функция безопасности\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-70\" class=\"editorjs-toc__link\">Граница полномочий инструментов\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-72\" class=\"editorjs-toc__link\">Почему G-Assist может временно снижать производительность игры\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-77\" class=\"editorjs-toc__link\">Тест ресурсов локального ассистента\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-79\" class=\"editorjs-toc__link\">Почему плагины заслуживают такой же проверки, как и любое другое программное обеспечение\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-84\" class=\"editorjs-toc__link\">G-Assist ближе к агенту, чем к чат-боту\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-89\" class=\"editorjs-toc__link\">Чем G-Assist всё ещё не является\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-93\" class=\"editorjs-toc__link\">Что изменилось в текущих версиях?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-96\" class=\"editorjs-toc__link\">Что могло бы изменить этот ответ?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-100\" class=\"editorjs-toc__link\">Ограничения\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-104\" class=\"editorjs-toc__link\">Заключение\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-109\" class=\"editorjs-toc__link\">FAQ\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-111\" class=\"editorjs-toc__link\">Глоссарий\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-113\" class=\"editorjs-toc__link\">Основные источники\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003C\u002Fnav>\n\u003Ch2 id=\"section-5\">Сначала: что на самом деле делает ИИ-модель?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>G-Assist использует локальную малую языковую модель, или SLM. В настоящее время NVIDIA описывает систему как использующую 8-миллиардную инструктивную модель на базе Llama.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Основная задача модели — не рендерить графику и не изменять напрямую регистры оборудования. Её задача — понимать язык пользователя, решать, какая поддерживаемая возможность соответствует запросу, и подготавливать вызов этой возможности.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Например, если вы скажете «установи DLSS Super Resolution в режим Performance», языковая модель сама не изменяет DLSS. Она интерпретирует команду и направляет её в поддерживаемую функцию, которая может изменить настройку.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--success my-6 rounded-xl border p-5 border-emerald-300 bg-emerald-50 dark:border-emerald-900 dark:bg-emerald-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Важное различие\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">ИИ-модель \u003Cstrong>решает, какой инструмент вызвать\u003C\u002Fstrong>. Инструмент \u003Cstrong>выполняет реальную работу\u003C\u002Fstrong>.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-10\">Конвейер действий G-Assist\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Что происходит после того, как вы даёте G-Assist команду\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">1. Вы даёте запрос на естественном языке\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Например: «Оптимизируй эту игру для производительности».\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">2. Локальная SLM интерпретирует запрос\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Она определяет намерение пользователя и выявляет, какая поддерживаемая функция или плагин релевантны.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">3. Система выбирает инструмент\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Это может быть встроенная функция настройки графики, проверка драйвера, функция мониторинга или плагин сообщества.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">4. Извлекаются аргументы\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Модель преобразует запрос в структурированные значения, такие как название игры, режим, профиль вентилятора или настройка DLSS.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">5. Инструмент выполняет действие\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Инструмент взаимодействует с NVIDIA App, операционной системой, программным обеспечением периферии или другим сервисом.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">6\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">6. Возвращается результат\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">G-Assist сообщает, что произошло, или возвращает данные, которые модель может объяснить.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-12\">Это вызов инструментов, а не магическое управление ПК\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Языковая модель не может безопасно управлять произвольным компьютером просто потому, что понимает английский.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ей нужен определённый интерфейс, который указывает, какие действия существуют, какие аргументы они принимают и что возвращает инструмент.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Текущие встроенные возможности G-Assist включают такие функции, как оптимизация настроек графики, изменение поддерживаемых опций RTX, проверка или загрузка драйверов, отображение информации о производительности, изменение некоторых функций питания ноутбука, управление поддерживаемыми функциями монитора и использование поддерживаемых плагинов периферии.\u003C\u002Fp>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Языковая модель против инструмента\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Языковая модель\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Инструмент \u002F плагин\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Понять «включи DLSS»\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Выбрать правильную функцию\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Фактически изменить настройку\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Объяснить результат\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-17\">Что такое слой знаний?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>G-Assist также имеет слой знаний для ответов на вопросы и выдачи рекомендаций.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>NVIDIA сообщает, что версия 0.2.1 представила улучшенную систему знаний, которая помогает G-Assist давать более точные рекомендации по настройкам.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Этот слой знаний отличается от текущего состояния вашего ПК.\u003C\u002Fp>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Знания против текущего состояния ПК\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Знания\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Текущее состояние\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">GPU\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Игровые настройки\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Производительность\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--warning my-6 rounded-xl border p-5 border-amber-300 bg-amber-50 dark:border-amber-900 dark:bg-amber-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Не смешивайте знания с состоянием\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>Знания\u003C\u002Fstrong> говорят ассистенту, что означает функция или что обычно важно.\u003Cbr>\u003Cstrong>Состояние\u003C\u002Fstrong> говорит ему, что верно на вашей машине прямо сейчас.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Caside class=\"editorjs-referral my-6\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"flex flex-col sm:flex-row gap-4 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4 transition hover:border-primary-500\">\u003Cdiv class=\"min-w-0 flex-1\">\u003Cstrong class=\"block text-lg text-gray-900 dark:text-gray-100\">Что такое RAG? Самое простое объяснение того, как это работает\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"mt-2 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Простое объяснение извлечения знаний, состояния, памяти, контекста и языковой модели.\u003C\u002Fp>\u003Cspan class=\"mt-3 inline-flex text-sm font-medium text-primary-600 dark:text-primary-400\">Читать простое руководство по RAG →\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-24\">Использует ли G-Assist RAG?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Самый безопасный ответ: у G-Assist явно есть система знаний, но публичная страница продукта NVIDIA не документирует каждый внутренний механизм извлечения достаточно подробно, чтобы утверждать, что каждый ответ на основе знаний создаётся именно с помощью RAG.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Архитектурное различие всё ещё имеет значение. Слой извлечения может предоставлять релевантные знания, в то время как системные инструменты предоставляют текущее состояние ПК и выполняют действия.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это то же разделение, которое используется во многих современных агентах: знания — один источник контекста, живые наблюдения — другой, а выполнение инструментов — третий.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-28\">Почему G-Assist может работать офлайн\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>NVIDIA запускает языковую модель локально на GPU GeForce RTX.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это означает, что основной ассистент не требует облачной языковой модели для каждого запроса.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>NVIDIA явно заявляет, что G-Assist может работать офлайн для своих локальных возможностей.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Плагин всё ещё может использовать интернет, если этот плагин обращается к онлайн-сервису. Локальное выполнение модели и доступ плагинов к сети — это отдельные вопросы.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-33\">Цена локального ИИ: G-Assist использует ваш GPU и VRAM\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Локальный запуск обеспечивает конфиденциальность и независимость от облачной модели, но работа должна где-то выполняться.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Для G-Assist это где-то — тот же GPU GeForce RTX, который, возможно, уже рендерит вашу игру.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>NVIDIA предупреждает, что GPU на короткое время выделяет вычислительные ресурсы для вывода ИИ, когда G-Assist отвечает. Если в это же время запущена требовательная игра, игра может временно потерять часть производительности рендеринга, пока модель активна.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Текущие требования также указывают целевые показатели свободной видеопамяти сверх памяти, уже используемой игрой: примерно 6 ГБ свободной видеопамяти для режима рассуждения и 4,5 ГБ для режима Flash.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--warning my-6 rounded-xl border p-5 border-amber-300 bg-amber-50 dark:border-amber-900 dark:bg-amber-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">8 ГБ видеопамяти не означает, что 8 ГБ доступны для G-Assist\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">Игра, Windows, драйвер и другие приложения уже потребляют видеопамять. Собственное требование G-Assist касается \u003Cstrong>свободной видеопамяти в дополнение к той, которую уже использует текущая рабочая нагрузка\u003C\u002Fstrong>.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Caside class=\"editorjs-referral my-6\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fru\u002Fblog\u002Fvram-usage-is-not-vram-requirement-why-a-full-memory-meter-does-not-tell-the-whole-story\" class=\"flex flex-col sm:flex-row gap-4 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4 transition hover:border-primary-500\">\u003Cdiv class=\"min-w-0 flex-1\">\u003Cstrong class=\"block text-lg text-gray-900 dark:text-gray-100\">Использование видеопамяти — это не требование к видеопамяти: почему заполненный индикатор памяти не рассказывает всей истории\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"mt-2 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Почему установленная видеопамять, текущее использование, бюджеты резидентности и реальное давление на память — это разные вещи.\u003C\u002Fp>\u003Cspan class=\"mt-3 inline-flex text-sm font-medium text-primary-600 dark:text-primary-400\">Читать руководство по видеопамяти →\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-40\">Режим рассуждения против режима Flash\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Текущие версии G-Assist разделяют более способный режим рассуждения и более быстрый режим Flash.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Режим рассуждения предназначен для решений более высокого качества и может координировать несколько действий из одного запроса. Режим Flash оптимизирован для более быстрых ответов и меньшего потребления ресурсов.\u003C\u002Fp>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Режим рассуждения против режима Flash\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Режим рассуждения\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Режим Flash\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Основная цель\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Рекомендуемая свободная видеопамять\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Лучшее применение\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-44\">Что на самом деле добавляют плагины\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Плагин не заменяет языковую модель. Он даёт модели новое действие, которое она может вызвать.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Плагин определяет функции, описания и параметры. G-Assist читает эти описания, сопоставляет запрос пользователя с подходящей функцией и отправляет ей структурированные аргументы.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это позволяет ассистенту выходить за пределы встроенных функций NVIDIA.\u003C\u002Fp>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Как работает плагин G-Assist\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">1. Плагин объявляет функцию\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Например: set_keyboard_color(color).\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">2. Манифест описывает функцию\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Манифест сообщает G-Assist, что делает функция и какие параметры ей нужны.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">3. Пользователь спрашивает естественно\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Например: «Сделай мою клавиатуру зелёной».\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">4. SLM выбирает функцию\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Модель сопоставляет запрос с функцией плагина и извлекает зелёный как параметр.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">5. Плагин выполняет\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Плагин взаимодействует с программным обеспечением периферии или внешним сервисом.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-49\">G-Assist Protocol V2 — это JSON-RPC 2.0\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Текущий публичный репозиторий плагинов NVIDIA использует Protocol V2.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Protocol V2 использует JSON-RPC 2.0 с сообщениями с префиксом длины между движком G-Assist и плагинами.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Движок может инициализировать плагин, проверить его состояние, выполнить функцию, отправить пользовательский ввод и завершить его работу. Плагины могут возвращать результаты, передавать прогресс в потоковом режиме или сообщать об ошибках.\u003C\u002Fp>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Важные сообщения Protocol V2\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Направление\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Назначение\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">initialize\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">ping\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">execute\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">stream\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">complete\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-54\">Где появляется MCP\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Собственный протокол плагинов G-Assist — это не MCP. Его текущая публичная система плагинов использует JSON-RPC 2.0.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Однако плагин G-Assist может подключаться к серверу MCP.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Текущая версия NVIDIA 0.2.2 включает интеграцию с Elgato, которая может вызывать действия, предоставляемые через сервер Elgato Stream Deck MCP.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--success my-6 rounded-xl border p-5 border-emerald-300 bg-emerald-50 dark:border-emerald-900 dark:bg-emerald-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Важное различие протоколов\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>G-Assist ↔ его плагин:\u003C\u002Fstrong> NVIDIA Protocol V2 \u002F JSON-RPC 2.0.\u003Cbr>\u003Cstrong>Плагин ↔ другая экосистема инструментов:\u003C\u002Fstrong> может использовать MCP, когда эта интеграция его поддерживает.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-59\">Почему это важно за пределами RGB-подсветки\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Архитектура плагинов превращает G-Assist из фиксированного ассистента в локальный маршрутизатор инструментов.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Тот же шаблон может подключать SLM к инструментам мониторинга, периферийным устройствам, API, системам автоматизации, локальным приложениям или внешним сервисам.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Таким образом, важной архитектурной единицей является не окно чата. Это граница между намерением на естественном языке и структурированным выполнением инструментов.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-63\">Стек локального агента\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Полезный способ думать о G-Assist\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">1. Намерение пользователя\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Команда на естественном языке или голосовая команда.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">2. Локальная SLM\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Понимает запрос и выбирает возможность.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">3. Знания \u002F контекст\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Предоставляет знания о продукте, рекомендации или информацию, необходимую для решения.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">4. Текущее состояние системы\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Предоставляет текущую информацию об оборудовании, драйверах, производительности или конфигурации, когда это поддерживается.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">5. Выбор инструмента\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Выбирается встроенная функция или плагин.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">6\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">6. Структурированное выполнение\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Функция получает аргументы и выполняет реальное действие.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">7\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">7. Проверка результата\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Инструмент возвращает статус или данные, и модель объясняет, что произошло.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-65\">Почему границы инструментов — это функция безопасности\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>ИИ-ассистент, который мог бы выполнять произвольные команды операционной системы, был бы гораздо мощнее, но и гораздо сложнее ограничиваемым.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Вместо этого G-Assist предоставляет определённые функции с известными параметрами.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это означает, что модель может выполнять только те действия, которые доступны через набор встроенных функций или установленные плагины.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это не устраняет все риски, особенно с плагинами третьих сторон, но создаёт более чёткую границу разрешений и возможностей, чем неограниченный доступ к оболочке.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-70\">Граница полномочий инструментов\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Что ассистент может понимать vs что ему разрешено делать\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Модель может понимать\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Полномочия инструмента\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Настройка GPU\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Файлы\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Интернет\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Управление периферией\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-72\">Почему G-Assist может временно снижать производительность игры\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Архитектура с локальной моделью имеет прямое следствие: ИИ и игра могут конкурировать за один и тот же графический процессор.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>NVIDIA прямо предупреждает, что частота кадров или скорость вывода могут кратковременно снижаться, пока G-Assist обрабатывает запрос во время интенсивной нагрузки на графический процессор.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Как только вывод завершается, эти ресурсы графического процессора возвращаются игре.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это отличается от облачного ассистента, где большая часть вывода модели происходит на удалённом сервере и не потребляет ресурсы игрового графического процессора.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-77\">Тест ресурсов локального ассистента\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Как определить, подходит ли локальный игровой ассистент вашему ПК\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">1. Проверьте установленный объём видеопамяти\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Текущий базовый уровень G-Assist — это графический процессор RTX с объёмом видеопамяти не менее 6 ГБ.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">2. Проверьте свободную видеопамять во время фактической игры\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Установленный объём не равен свободному объёму.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">3. Выберите режим рассуждения или Flash-режим соответствующим образом\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Используйте более лёгкий режим, когда ресурсная нагрузка важнее глубоких рассуждений.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">4. Измерьте падения частоты кадров во время вывода\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Наблюдайте за игрой, пока просите G-Assist выполнить задачи.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">5. Проверьте полномочия инструментов\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Точно знайте, какие встроенные функции и плагины могут изменить вашу систему.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">6\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">6. Относитесь к сторонним плагинам как к программному обеспечению\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Проверьте их исходный код, разрешения, сетевой доступ и сохранённые учётные данные.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-79\">Почему плагины заслуживают такой же проверки, как и любое другое программное обеспечение\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Плагин может подключать ассистента к API, периферийным приложениям и онлайн-сервисам.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это означает, что плагин может обрабатывать значения конфигурации, учётные данные или внешние запросы в зависимости от того, для чего он был создан.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Репозиторий NVIDIA явно предоставляет расположение config.json для настроек плагина и предупреждает разработчиков не коммитить учётные данные.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Таким образом, правильный вопрос безопасности — не только «Является ли G-Assist локальным?», но и «К чему подключается каждый установленный плагин?»\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-84\">G-Assist ближе к агенту, чем к чат-боту\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Чат-бот в основном создаёт текст.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Агент интерпретирует цель, наблюдает за соответствующей информацией, выбирает действие, вызывает инструмент и оценивает результат.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>G-Assist теперь гораздо больше соответствует второму описанию, поскольку он может координировать несколько действий, проверять поддерживаемое состояние ПК и вызывать реальные инструменты.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-referral my-6\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fru\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning\" class=\"flex flex-col sm:flex-row gap-4 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4 transition hover:border-primary-500\">\u003Cdiv class=\"min-w-0 flex-1\">\u003Cstrong class=\"block text-lg text-gray-900 dark:text-gray-100\">PUBG Ally показывает, почему ИИ-товарищам по команде нужны два мозга: быстрые рефлексы и медленное рассуждение\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"mt-2 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Пример архитектуры игрового агента, показывающий разделение между рассуждением, текущим состоянием, инструментами и детерминированным выполнением.\u003C\u002Fp>\u003Cspan class=\"mt-3 inline-flex text-sm font-medium text-primary-600 dark:text-primary-400\">Читать руководство по архитектуре PUBG Ally →\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-89\">Чем G-Assist всё ещё не является\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>NVIDIA явно описывает G-Assist как специализированного локального ассистента, а не как универсальный разговорный ИИ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Его ценность заключается в понимании ограниченного набора задач для ПК и игр и наличии инструментов, связанных с этими задачами.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Эта сосредоточенность важна, потому что меньшая локальная модель может быть полезной, когда окружающая система предоставляет ей мощные инструменты и четкие границы.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-93\">Что изменилось в текущих версиях?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Текущая публичная история выпусков показывает, что G-Assist неуклонно движется к более функциональному локальному агенту.\u003C\u002Fp>\n\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">Версия\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">Важное изменение\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">0.1.17\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Более легкая модель, все видеокарты RTX с 6 ГБ+ видеопамяти, плагины сообщества\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">0.1.18\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Оптимизация для ноутбуков, управление BatteryBoost и WhisperMode\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">0.2\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Режим рассуждений, Flash-режим, многошаговые запросы, новые элементы управления устройствами\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">0.2.1\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Улучшенная система знаний, лучшие рекомендации, управление функциями RTX\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">0.2.2\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Интеграция с Elgato Stream Deck через сервер MCP\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\n\u003Ch2 id=\"section-96\">Что могло бы изменить этот ответ?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>G-Assist все еще экспериментальный, и его архитектура развивается.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Размер модели, требования к видеопамяти, набор инструментов, протокол плагинов и поддержка оборудования могут измениться в будущих выпусках.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>В будущей версии также можно перенести часть вычислений на NPU или внедрить более широкую интеграцию с MCP, но это не следует предполагать, пока NVIDIA не задокументирует это.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-100\">Ограничения\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Эта статья описывает публичную документацию продукта NVIDIA G-Assist и публичную архитектуру плагинов по состоянию на сентябрь 2026 года.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>NVIDIA не публикует все внутренние детали своего конвейера знаний и рекомендаций, поэтому эта статья не утверждает, что каждый ответ знаний использует RAG или любую другую конкретную реализацию поиска.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Сторонние плагины могут иметь поведение и сетевой доступ за пределами встроенных функций NVIDIA, поэтому каждый плагин следует оценивать отдельно.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-104\">Заключение\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Самый простой способ понять Project G-Assist — перестать думать о нем как о чат-боте.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Локальная SLM интерпретирует ваш запрос. Знания помогают ей понять проблему. Информация о системе в реальном времени сообщает ей, что верно на вашем ПК. Встроенная функция или плагин определяет, что ей действительно разрешено делать. Инструмент выполняет действие и возвращает результат.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это архитектура локального агента.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Его самая сильная идея не в том, что модель с 8 миллиардами параметров может говорить о вашей видеокарте. Она в том, что относительно небольшая локальная модель может стать полезной, когда она подключена к четко определенным инструментам, текущему состоянию и контролируемой границе действий.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-109\">FAQ\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-faq my-6 rounded-xl border border-gray-200 p-5 dark:border-gray-700\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">NVIDIA Project G-Assist простыми словами\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv id=\"faq1\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">G-Assist — это облачный чат-бот?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Нет. Его основная языковая модель работает локально на GPU GeForce RTX и может работать офлайн для поддерживаемых локальных функций.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq2\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Какую модель использует G-Assist?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">В настоящее время NVIDIA описывает её как локальную instruct-модель на базе Llama с 8 миллиардами параметров.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq3\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Модель ИИ напрямую меняет настройки моей видеокарты?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Нет. Модель выбирает поддерживаемую встроенную функцию или плагин, и именно этот инструмент выполняет фактическое изменение.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq4\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Использует ли G-Assist видеопамять во время игры?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Да. NVIDIA рекомендует дополнительный объём свободной видеопамяти для ассистента и предупреждает, что вывод модели может кратковременно снизить производительность рендеринга игры.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq5\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Являются ли плагины G-Assist плагинами MCP?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Не напрямую. Собственный текущий протокол плагинов G-Assist использует JSON-RPC 2.0, хотя плагин может подключаться к серверу MCP.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq6\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Может ли G-Assist работать офлайн?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Его локальный ассистент может, но отдельные плагины всё ещё могут требовать доступа в интернет, если они обращаются к онлайн-сервисам.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq7\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Является ли G-Assist универсальным ИИ-ассистентом?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">NVIDIA описывает его как специализированного помощника для ПК и игр, а не как широкую универсальную разговорную модель.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-111\">Глоссарий\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-glossary my-6 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-5\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Ключевые термины G-Assist\u003C\u002Fh3>\u003Cdl>\u003Cdiv id=\"slm\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">SLM\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Small Language Model — компактная языковая модель, предназначенная для локального запуска с более низкими требованиями к оборудованию, чем у больших облачных моделей.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"tool-calling\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Вызов инструментов\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Процесс, в котором языковая модель выбирает определённую функцию и предоставляет структурированные аргументы, чтобы другой компонент мог выполнить действие.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"plugin\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Плагин\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Расширение, которое предоставляет G-Assist дополнительные функции или интеграции.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"json-rpc\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">JSON-RPC 2.0\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Структурированный протокол сообщений, используемый текущей системой плагинов G-Assist Protocol V2.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"mcp\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">MCP\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Model Context Protocol — отдельный протокол взаимодействия инструментов и контекста, который могут предоставлять некоторые внешние интеграции.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"tool-authority-boundary\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Граница полномочий инструментов\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Модель Figure Rocks, разделяющая то, что модель ИИ может понять, и то, что фактически позволяют ей делать подключённые инструменты.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"local-agent-stack\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Стек локального агента\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Модель Figure Rocks, объединяющая намерение пользователя, локальную SLM, знания, текущее состояние, выбор инструментов, выполнение и проверку результата.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"local-assistant-resource-test\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Тест ресурсов локального ассистента\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Рабочий процесс Figure Rocks для оценки видеопамяти, стоимости вывода, разрешений инструментов и рисков плагинов перед использованием локального игрового ассистента.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdl>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-113\">Основные источники\u003C\u002Fh2>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002Fsoftware\u002Fnvidia-app\u002Fg-assist\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA — Project G-Assist\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Официальная актуальная страница продукта, охватывающая локальную модель, поддерживаемые функции, режимы Reasoning и Flash, требования к видеопамяти, элементы управления RTX, плагины и интеграцию с Elgato на основе MCP версии 0.2.2.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FG-Assist\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA — G-Assist GitHub\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Официальный публичный репозиторий плагинов, документирующий модульную архитектуру G-Assist, обнаружение плагинов и Protocol V2.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FG-Assist\u002Fblob\u002Fmain\u002FPLUGIN_MIGRATION_GUIDE_V2.md\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA — Руководство по миграции на G-Assist Protocol V2\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Официальная документация по протоколу, охватывающая JSON-RPC 2.0, инициализацию, проверки работоспособности, выполнение, потоковую передачу, завершение и поведение SDK плагинов.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblogs.nvidia.com\u002Fblog\u002Frtx-ai-garage-gamescom-g-assist-rtx-remix\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">Блог NVIDIA — Облегчённая модель G-Assist\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Официальная информация о модели G-Assist с меньшим потреблением памяти, поддержке GPU RTX с 6 ГБ и хабе плагинов сообщества.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>",{"time":538,"blocks":539,"version":1435},1790408027609,[540,546,554,561,568,574,579,584,589,596,601,627,632,637,642,647,678,683,688,693,698,723,730,739,744,749,754,759,764,769,774,779,784,789,794,799,804,809,815,823,828,833,838,862,867,872,877,882,903,908,913,918,923,951,956,961,966,971,977,982,987,992,997,1002,1029,1034,1039,1044,1049,1054,1059,1086,1091,1096,1101,1106,1111,1116,1140,1145,1150,1155,1160,1165,1170,1175,1180,1185,1193,1198,1203,1208,1213,1218,1223,1247,1252,1257,1262,1267,1272,1277,1282,1287,1292,1297,1302,1307,1312,1317,1352,1357,1393,1398,1408,1417,1426],{"id":541,"data":542,"type":544,"tunes":545},"3cee674645",{"text":543},"NVIDIA Project G-Assist выглядит как чат-бот, но это описание упускает важную часть. Это локальная ИИ-система, которая может понять запрос, проверить поддерживаемое состояние ПК, выбрать инструмент или плагин, а затем выполнить реальное действие, например изменить настройки DLSS, проверить драйвер, настроить профиль вентилятора или управлять периферийным устройством.","paragraph",{},{"id":547,"data":548,"type":552,"tunes":553},"24a1733ca8",{"body":549,"title":550,"variant":551},"\u003Cstrong>G-Assist — это не просто чат-бот для вашего графического процессора.\u003C\u002Fstrong> Это локальная малая языковая модель, подключённая к набору разрешённых инструментов. Модель интерпретирует то, что вы хотите, выбирает поддерживаемую функцию, передаёт аргументы этой функции, и инструмент на стороне ПК выполняет действие.","Прямой ответ","info","callout",{},{"id":555,"data":556,"type":552,"tunes":560},"1fcbe512dc",{"body":557,"title":558,"variant":559},"\u003Cstrong>SLM = понимает запрос.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Знания = объясняют поддерживаемые концепции NVIDIA\u002FПК.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Инструменты = выполняют действия.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Плагины = добавляют новые инструменты.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Ваш ПК = среда, которая проверяется или изменяется.\u003C\u002Fstrong>","Самая простая ментальная модель","note",{},{"id":562,"data":563,"type":566,"tunes":567},"2a609230a5",{"title":564,"maxLevel":565,"minLevel":47},"Содержание",3,"tableOfContents",{},{"id":569,"data":570,"type":572,"tunes":573},"a52f97cb62",{"text":571,"level":47},"Сначала: что на самом деле делает ИИ-модель?","header",{},{"id":575,"data":576,"type":544,"tunes":578},"1871a0d8e6",{"text":577},"G-Assist использует локальную малую языковую модель, или SLM. В настоящее время NVIDIA описывает систему как использующую 8-миллиардную инструктивную модель на базе Llama.",{},{"id":580,"data":581,"type":544,"tunes":583},"cfbc6473c4",{"text":582},"Основная задача модели — не рендерить графику и не изменять напрямую регистры оборудования. Её задача — понимать язык пользователя, решать, какая поддерживаемая возможность соответствует запросу, и подготавливать вызов этой возможности.",{},{"id":585,"data":586,"type":544,"tunes":588},"53cadaaeb6",{"text":587},"Например, если вы скажете «установи DLSS Super Resolution в режим Performance», языковая модель сама не изменяет DLSS. Она интерпретирует команду и направляет её в поддерживаемую функцию, которая может изменить настройку.",{},{"id":590,"data":591,"type":552,"tunes":595},"5d8e508019",{"body":592,"title":593,"variant":594},"ИИ-модель \u003Cstrong>решает, какой инструмент вызвать\u003C\u002Fstrong>. Инструмент \u003Cstrong>выполняет реальную работу\u003C\u002Fstrong>.","Важное различие","success",{},{"id":597,"data":598,"type":572,"tunes":600},"9ce7e91c28",{"text":599,"level":47},"Конвейер действий G-Assist",{},{"id":602,"data":603,"type":625,"tunes":626},"992b5d6667",{"steps":604,"title":623,"orientation":624},[605,608,611,614,617,620],{"label":606,"description":607},"1. Вы даёте запрос на естественном языке","Например: «Оптимизируй эту игру для производительности».",{"label":609,"description":610},"2. Локальная SLM интерпретирует запрос","Она определяет намерение пользователя и выявляет, какая поддерживаемая функция или плагин релевантны.",{"label":612,"description":613},"3. Система выбирает инструмент","Это может быть встроенная функция настройки графики, проверка драйвера, функция мониторинга или плагин сообщества.",{"label":615,"description":616},"4. Извлекаются аргументы","Модель преобразует запрос в структурированные значения, такие как название игры, режим, профиль вентилятора или настройка DLSS.",{"label":618,"description":619},"5. Инструмент выполняет действие","Инструмент взаимодействует с NVIDIA App, операционной системой, программным обеспечением периферии или другим сервисом.",{"label":621,"description":622},"6. Возвращается результат","G-Assist сообщает, что произошло, или возвращает данные, которые модель может объяснить.","Что происходит после того, как вы даёте G-Assist команду","auto","processFlow",{},{"id":628,"data":629,"type":572,"tunes":631},"aba1e38958",{"text":630,"level":47},"Это вызов инструментов, а не магическое управление ПК",{},{"id":633,"data":634,"type":544,"tunes":636},"0a7cb6107d",{"text":635},"Языковая модель не может безопасно управлять произвольным компьютером просто потому, что понимает английский.",{},{"id":638,"data":639,"type":544,"tunes":641},"31191a478c",{"text":640},"Ей нужен определённый интерфейс, который указывает, какие действия существуют, какие аргументы они принимают и что возвращает инструмент.",{},{"id":643,"data":644,"type":544,"tunes":646},"af3d1a846f",{"text":645},"Текущие встроенные возможности G-Assist включают такие функции, как оптимизация настроек графики, изменение поддерживаемых опций RTX, проверка или загрузка драйверов, отображение информации о производительности, изменение некоторых функций питания ноутбука, управление поддерживаемыми функциями монитора и использование поддерживаемых плагинов периферии.",{},{"id":648,"data":649,"type":676,"tunes":677},"d6fd0eb144",{"rows":650,"title":667,"layout":668,"columns":669},[651,655,659,663],{"id":652,"label":653,"values":654},"understand","Понять «включи DLSS»",[13,13],{"id":656,"label":657,"values":658},"decide","Выбрать правильную функцию",[13,13],{"id":660,"label":661,"values":662},"change","Фактически изменить настройку",[13,13],{"id":664,"label":665,"values":666},"explain","Объяснить результат",[13,13],"Языковая модель против инструмента","table",[670,673],{"id":671,"label":672},"model","Языковая модель",{"id":674,"label":675},"tool","Инструмент \u002F плагин","comparison",{},{"id":679,"data":680,"type":572,"tunes":682},"1537be641c",{"text":681,"level":47},"Что такое слой знаний?",{},{"id":684,"data":685,"type":544,"tunes":687},"1db6e2e4b5",{"text":686},"G-Assist также имеет слой знаний для ответов на вопросы и выдачи рекомендаций.",{},{"id":689,"data":690,"type":544,"tunes":692},"616d72b881",{"text":691},"NVIDIA сообщает, что версия 0.2.1 представила улучшенную систему знаний, которая помогает G-Assist давать более точные рекомендации по настройкам.",{},{"id":694,"data":695,"type":544,"tunes":697},"eb987c41e5",{"text":696},"Этот слой знаний отличается от текущего состояния вашего ПК.",{},{"id":699,"data":700,"type":676,"tunes":722},"bf6a4f5502",{"rows":701,"title":714,"layout":668,"columns":715},[702,706,710],{"id":703,"label":704,"values":705},"gpu","GPU",[13,13],{"id":707,"label":708,"values":709},"game","Игровые настройки",[13,13],{"id":711,"label":712,"values":713},"system","Производительность",[13,13],"Знания против текущего состояния ПК",[716,719],{"id":717,"label":718},"knowledge","Знания",{"id":720,"label":721},"state","Текущее состояние",{},{"id":724,"data":725,"type":552,"tunes":729},"2bac13ef99",{"body":726,"title":727,"variant":728},"\u003Cstrong>Знания\u003C\u002Fstrong> говорят ассистенту, что означает функция или что обычно важно.\u003Cbr>\u003Cstrong>Состояние\u003C\u002Fstrong> говорит ему, что верно на вашей машине прямо сейчас.","Не смешивайте знания с состоянием","warning",{},{"id":731,"data":732,"type":737,"tunes":738},"73708d5e0d",{"url":733,"title":734,"excerpt":735,"ctaLabel":736},"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works","Что такое RAG? Самое простое объяснение того, как это работает","Простое объяснение извлечения знаний, состояния, памяти, контекста и языковой модели.","Читать простое руководство по RAG","referralArticle",{},{"id":740,"data":741,"type":572,"tunes":743},"acbb9b7940",{"text":742,"level":47},"Использует ли G-Assist RAG?",{},{"id":745,"data":746,"type":544,"tunes":748},"ce0371e492",{"text":747},"Самый безопасный ответ: у G-Assist явно есть система знаний, но публичная страница продукта NVIDIA не документирует каждый внутренний механизм извлечения достаточно подробно, чтобы утверждать, что каждый ответ на основе знаний создаётся именно с помощью RAG.",{},{"id":750,"data":751,"type":544,"tunes":753},"c2226e5ec5",{"text":752},"Архитектурное различие всё ещё имеет значение. Слой извлечения может предоставлять релевантные знания, в то время как системные инструменты предоставляют текущее состояние ПК и выполняют действия.",{},{"id":755,"data":756,"type":544,"tunes":758},"e5137fc2c8",{"text":757},"Это то же разделение, которое используется во многих современных агентах: знания — один источник контекста, живые наблюдения — другой, а выполнение инструментов — третий.",{},{"id":760,"data":761,"type":572,"tunes":763},"059b89dedb",{"text":762,"level":47},"Почему G-Assist может работать офлайн",{},{"id":765,"data":766,"type":544,"tunes":768},"19447df6a4",{"text":767},"NVIDIA запускает языковую модель локально на GPU GeForce RTX.",{},{"id":770,"data":771,"type":544,"tunes":773},"55aee6ada7",{"text":772},"Это означает, что основной ассистент не требует облачной языковой модели для каждого запроса.",{},{"id":775,"data":776,"type":544,"tunes":778},"f265d1fd96",{"text":777},"NVIDIA явно заявляет, что G-Assist может работать офлайн для своих локальных возможностей.",{},{"id":780,"data":781,"type":544,"tunes":783},"1dc8613200",{"text":782},"Плагин всё ещё может использовать интернет, если этот плагин обращается к онлайн-сервису. Локальное выполнение модели и доступ плагинов к сети — это отдельные вопросы.",{},{"id":785,"data":786,"type":572,"tunes":788},"ee01c97a66",{"text":787,"level":47},"Цена локального ИИ: G-Assist использует ваш GPU и VRAM",{},{"id":790,"data":791,"type":544,"tunes":793},"1784ad3fcf",{"text":792},"Локальный запуск обеспечивает конфиденциальность и независимость от облачной модели, но работа должна где-то выполняться.",{},{"id":795,"data":796,"type":544,"tunes":798},"1275ab759f",{"text":797},"Для G-Assist это где-то — тот же GPU GeForce RTX, который, возможно, уже рендерит вашу игру.",{},{"id":800,"data":801,"type":544,"tunes":803},"cec86f847a",{"text":802},"NVIDIA предупреждает, что GPU на короткое время выделяет вычислительные ресурсы для вывода ИИ, когда G-Assist отвечает. Если в это же время запущена требовательная игра, игра может временно потерять часть производительности рендеринга, пока модель активна.",{},{"id":805,"data":806,"type":544,"tunes":808},"e6ea700df6",{"text":807},"Текущие требования также указывают целевые показатели свободной видеопамяти сверх памяти, уже используемой игрой: примерно 6 ГБ свободной видеопамяти для режима рассуждения и 4,5 ГБ для режима Flash.",{},{"id":810,"data":811,"type":552,"tunes":814},"2126f74de5",{"body":812,"title":813,"variant":728},"Игра, Windows, драйвер и другие приложения уже потребляют видеопамять. Собственное требование G-Assist касается \u003Cstrong>свободной видеопамяти в дополнение к той, которую уже использует текущая рабочая нагрузка\u003C\u002Fstrong>.","8 ГБ видеопамяти не означает, что 8 ГБ доступны для G-Assist",{},{"id":816,"data":817,"type":737,"tunes":822},"13c0dcb3f3",{"url":818,"title":819,"excerpt":820,"ctaLabel":821},"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fru\u002Fblog\u002Fvram-usage-is-not-vram-requirement-why-a-full-memory-meter-does-not-tell-the-whole-story","Использование видеопамяти — это не требование к видеопамяти: почему заполненный индикатор памяти не рассказывает всей истории","Почему установленная видеопамять, текущее использование, бюджеты резидентности и реальное давление на память — это разные вещи.","Читать руководство по видеопамяти",{},{"id":824,"data":825,"type":572,"tunes":827},"d684b2c1c8",{"text":826,"level":47},"Режим рассуждения против режима Flash",{},{"id":829,"data":830,"type":544,"tunes":832},"3c1f2379db",{"text":831},"Текущие версии G-Assist разделяют более способный режим рассуждения и более быстрый режим Flash.",{},{"id":834,"data":835,"type":544,"tunes":837},"86f50ebd33",{"text":836},"Режим рассуждения предназначен для решений более высокого качества и может координировать несколько действий из одного запроса. Режим Flash оптимизирован для более быстрых ответов и меньшего потребления ресурсов.",{},{"id":839,"data":840,"type":676,"tunes":861},"e7be4789db",{"rows":841,"title":826,"layout":668,"columns":854},[842,846,850],{"id":843,"label":844,"values":845},"goal","Основная цель",[13,13],{"id":847,"label":848,"values":849},"vram","Рекомендуемая свободная видеопамять",[13,13],{"id":851,"label":852,"values":853},"use","Лучшее применение",[13,13],[855,858],{"id":856,"label":857},"reasoning","Режим рассуждения",{"id":859,"label":860},"flash","Режим Flash",{},{"id":863,"data":864,"type":572,"tunes":866},"cef1bcf553",{"text":865,"level":47},"Что на самом деле добавляют плагины",{},{"id":868,"data":869,"type":544,"tunes":871},"d380d5e28b",{"text":870},"Плагин не заменяет языковую модель. Он даёт модели новое действие, которое она может вызвать.",{},{"id":873,"data":874,"type":544,"tunes":876},"434979ebda",{"text":875},"Плагин определяет функции, описания и параметры. G-Assist читает эти описания, сопоставляет запрос пользователя с подходящей функцией и отправляет ей структурированные аргументы.",{},{"id":878,"data":879,"type":544,"tunes":881},"21ebe69c79",{"text":880},"Это позволяет ассистенту выходить за пределы встроенных функций NVIDIA.",{},{"id":883,"data":884,"type":625,"tunes":902},"d0ba7ef284",{"steps":885,"title":901,"orientation":624},[886,889,892,895,898],{"label":887,"description":888},"1. Плагин объявляет функцию","Например: set_keyboard_color(color).",{"label":890,"description":891},"2. Манифест описывает функцию","Манифест сообщает G-Assist, что делает функция и какие параметры ей нужны.",{"label":893,"description":894},"3. Пользователь спрашивает естественно","Например: «Сделай мою клавиатуру зелёной».",{"label":896,"description":897},"4. SLM выбирает функцию","Модель сопоставляет запрос с функцией плагина и извлекает зелёный как параметр.",{"label":899,"description":900},"5. Плагин выполняет","Плагин взаимодействует с программным обеспечением периферии или внешним сервисом.","Как работает плагин G-Assist",{},{"id":904,"data":905,"type":572,"tunes":907},"1dc857ce2f",{"text":906,"level":47},"G-Assist Protocol V2 — это JSON-RPC 2.0",{},{"id":909,"data":910,"type":544,"tunes":912},"02bdb0566d",{"text":911},"Текущий публичный репозиторий плагинов NVIDIA использует Protocol V2.",{},{"id":914,"data":915,"type":544,"tunes":917},"f82da294cf",{"text":916},"Protocol V2 использует JSON-RPC 2.0 с сообщениями с префиксом длины между движком G-Assist и плагинами.",{},{"id":919,"data":920,"type":544,"tunes":922},"530c3cf9b9",{"text":921},"Движок может инициализировать плагин, проверить его состояние, выполнить функцию, отправить пользовательский ввод и завершить его работу. Плагины могут возвращать результаты, передавать прогресс в потоковом режиме или сообщать об ошибках.",{},{"id":924,"data":925,"type":676,"tunes":950},"2ce3fa5d75",{"rows":926,"title":942,"layout":668,"columns":943},[927,930,933,936,939],{"id":928,"label":928,"values":929},"initialize",[13,13],{"id":931,"label":931,"values":932},"ping",[13,13],{"id":934,"label":934,"values":935},"execute",[13,13],{"id":937,"label":937,"values":938},"stream",[13,13],{"id":940,"label":940,"values":941},"complete",[13,13],"Важные сообщения Protocol V2",[944,947],{"id":945,"label":946},"direction","Направление",{"id":948,"label":949},"purpose","Назначение",{},{"id":952,"data":953,"type":572,"tunes":955},"304fbd9944",{"text":954,"level":47},"Где появляется MCP",{},{"id":957,"data":958,"type":544,"tunes":960},"fae73881e4",{"text":959},"Собственный протокол плагинов G-Assist — это не MCP. Его текущая публичная система плагинов использует JSON-RPC 2.0.",{},{"id":962,"data":963,"type":544,"tunes":965},"551d11710a",{"text":964},"Однако плагин G-Assist может подключаться к серверу MCP.",{},{"id":967,"data":968,"type":544,"tunes":970},"0537fb222a",{"text":969},"Текущая версия NVIDIA 0.2.2 включает интеграцию с Elgato, которая может вызывать действия, предоставляемые через сервер Elgato Stream Deck MCP.",{},{"id":972,"data":973,"type":552,"tunes":976},"760a86ad19",{"body":974,"title":975,"variant":594},"\u003Cstrong>G-Assist ↔ его плагин:\u003C\u002Fstrong> NVIDIA Protocol V2 \u002F JSON-RPC 2.0.\u003Cbr>\u003Cstrong>Плагин ↔ другая экосистема инструментов:\u003C\u002Fstrong> может использовать MCP, когда эта интеграция его поддерживает.","Важное различие протоколов",{},{"id":978,"data":979,"type":572,"tunes":981},"bd182f72b0",{"text":980,"level":47},"Почему это важно за пределами RGB-подсветки",{},{"id":983,"data":984,"type":544,"tunes":986},"d072506ce2",{"text":985},"Архитектура плагинов превращает G-Assist из фиксированного ассистента в локальный маршрутизатор инструментов.",{},{"id":988,"data":989,"type":544,"tunes":991},"2876e067dc",{"text":990},"Тот же шаблон может подключать SLM к инструментам мониторинга, периферийным устройствам, API, системам автоматизации, локальным приложениям или внешним сервисам.",{},{"id":993,"data":994,"type":544,"tunes":996},"37689640e9",{"text":995},"Таким образом, важной архитектурной единицей является не окно чата. Это граница между намерением на естественном языке и структурированным выполнением инструментов.",{},{"id":998,"data":999,"type":572,"tunes":1001},"550fbb42d4",{"text":1000,"level":47},"Стек локального агента",{},{"id":1003,"data":1004,"type":625,"tunes":1028},"8518dbf820",{"steps":1005,"title":1027,"orientation":624},[1006,1009,1012,1015,1018,1021,1024],{"label":1007,"description":1008},"1. Намерение пользователя","Команда на естественном языке или голосовая команда.",{"label":1010,"description":1011},"2. Локальная SLM","Понимает запрос и выбирает возможность.",{"label":1013,"description":1014},"3. Знания \u002F контекст","Предоставляет знания о продукте, рекомендации или информацию, необходимую для решения.",{"label":1016,"description":1017},"4. Текущее состояние системы","Предоставляет текущую информацию об оборудовании, драйверах, производительности или конфигурации, когда это поддерживается.",{"label":1019,"description":1020},"5. Выбор инструмента","Выбирается встроенная функция или плагин.",{"label":1022,"description":1023},"6. Структурированное выполнение","Функция получает аргументы и выполняет реальное действие.",{"label":1025,"description":1026},"7. Проверка результата","Инструмент возвращает статус или данные, и модель объясняет, что произошло.","Полезный способ думать о G-Assist",{},{"id":1030,"data":1031,"type":572,"tunes":1033},"6c976db763",{"text":1032,"level":47},"Почему границы инструментов — это функция безопасности",{},{"id":1035,"data":1036,"type":544,"tunes":1038},"ba65a3b467",{"text":1037},"ИИ-ассистент, который мог бы выполнять произвольные команды операционной системы, был бы гораздо мощнее, но и гораздо сложнее ограничиваемым.",{},{"id":1040,"data":1041,"type":544,"tunes":1043},"a932df9663",{"text":1042},"Вместо этого G-Assist предоставляет определённые функции с известными параметрами.",{},{"id":1045,"data":1046,"type":544,"tunes":1048},"7d1d45c83d",{"text":1047},"Это означает, что модель может выполнять только те действия, которые доступны через набор встроенных функций или установленные плагины.",{},{"id":1050,"data":1051,"type":544,"tunes":1053},"10460fda21",{"text":1052},"Это не устраняет все риски, особенно с плагинами третьих сторон, но создаёт более чёткую границу разрешений и возможностей, чем неограниченный доступ к оболочке.",{},{"id":1055,"data":1056,"type":572,"tunes":1058},"25049448ea",{"text":1057,"level":47},"Граница полномочий инструментов",{},{"id":1060,"data":1061,"type":676,"tunes":1085},"d3ff568795",{"rows":1062,"title":1078,"layout":668,"columns":1079},[1063,1066,1070,1074],{"id":703,"label":1064,"values":1065},"Настройка GPU",[13,13],{"id":1067,"label":1068,"values":1069},"files","Файлы",[13,13],{"id":1071,"label":1072,"values":1073},"web","Интернет",[13,13],{"id":1075,"label":1076,"values":1077},"device","Управление периферией",[13,13],"Что ассистент может понимать vs что ему разрешено делать",[1080,1082],{"id":652,"label":1081},"Модель может понимать",{"id":1083,"label":1084},"authority","Полномочия инструмента",{},{"id":1087,"data":1088,"type":572,"tunes":1090},"8fd8e35c51",{"text":1089,"level":47},"Почему G-Assist может временно снижать производительность игры",{},{"id":1092,"data":1093,"type":544,"tunes":1095},"f75234546f",{"text":1094},"Архитектура с локальной моделью имеет прямое следствие: ИИ и игра могут конкурировать за один и тот же графический процессор.",{},{"id":1097,"data":1098,"type":544,"tunes":1100},"28bc054afa",{"text":1099},"NVIDIA прямо предупреждает, что частота кадров или скорость вывода могут кратковременно снижаться, пока G-Assist обрабатывает запрос во время интенсивной нагрузки на графический процессор.",{},{"id":1102,"data":1103,"type":544,"tunes":1105},"0823573513",{"text":1104},"Как только вывод завершается, эти ресурсы графического процессора возвращаются игре.",{},{"id":1107,"data":1108,"type":544,"tunes":1110},"905eed843d",{"text":1109},"Это отличается от облачного ассистента, где большая часть вывода модели происходит на удалённом сервере и не потребляет ресурсы игрового графического процессора.",{},{"id":1112,"data":1113,"type":572,"tunes":1115},"839c0e3988",{"text":1114,"level":47},"Тест ресурсов локального ассистента",{},{"id":1117,"data":1118,"type":625,"tunes":1139},"affa0ee1b3",{"steps":1119,"title":1138,"orientation":624},[1120,1123,1126,1129,1132,1135],{"label":1121,"description":1122},"1. Проверьте установленный объём видеопамяти","Текущий базовый уровень G-Assist — это графический процессор RTX с объёмом видеопамяти не менее 6 ГБ.",{"label":1124,"description":1125},"2. Проверьте свободную видеопамять во время фактической игры","Установленный объём не равен свободному объёму.",{"label":1127,"description":1128},"3. Выберите режим рассуждения или Flash-режим соответствующим образом","Используйте более лёгкий режим, когда ресурсная нагрузка важнее глубоких рассуждений.",{"label":1130,"description":1131},"4. Измерьте падения частоты кадров во время вывода","Наблюдайте за игрой, пока просите G-Assist выполнить задачи.",{"label":1133,"description":1134},"5. Проверьте полномочия инструментов","Точно знайте, какие встроенные функции и плагины могут изменить вашу систему.",{"label":1136,"description":1137},"6. Относитесь к сторонним плагинам как к программному обеспечению","Проверьте их исходный код, разрешения, сетевой доступ и сохранённые учётные данные.","Как определить, подходит ли локальный игровой ассистент вашему ПК",{},{"id":1141,"data":1142,"type":572,"tunes":1144},"ca52c48d2e",{"text":1143,"level":47},"Почему плагины заслуживают такой же проверки, как и любое другое программное обеспечение",{},{"id":1146,"data":1147,"type":544,"tunes":1149},"8e6a760529",{"text":1148},"Плагин может подключать ассистента к API, периферийным приложениям и онлайн-сервисам.",{},{"id":1151,"data":1152,"type":544,"tunes":1154},"be793240e1",{"text":1153},"Это означает, что плагин может обрабатывать значения конфигурации, учётные данные или внешние запросы в зависимости от того, для чего он был создан.",{},{"id":1156,"data":1157,"type":544,"tunes":1159},"3c6c4c9aaf",{"text":1158},"Репозиторий NVIDIA явно предоставляет расположение config.json для настроек плагина и предупреждает разработчиков не коммитить учётные данные.",{},{"id":1161,"data":1162,"type":544,"tunes":1164},"03413f935a",{"text":1163},"Таким образом, правильный вопрос безопасности — не только «Является ли G-Assist локальным?», но и «К чему подключается каждый установленный плагин?»",{},{"id":1166,"data":1167,"type":572,"tunes":1169},"f473162e86",{"text":1168,"level":47},"G-Assist ближе к агенту, чем к чат-боту",{},{"id":1171,"data":1172,"type":544,"tunes":1174},"59dd3df9c2",{"text":1173},"Чат-бот в основном создаёт текст.",{},{"id":1176,"data":1177,"type":544,"tunes":1179},"188cb4bb40",{"text":1178},"Агент интерпретирует цель, наблюдает за соответствующей информацией, выбирает действие, вызывает инструмент и оценивает результат.",{},{"id":1181,"data":1182,"type":544,"tunes":1184},"117d1032f1",{"text":1183},"G-Assist теперь гораздо больше соответствует второму описанию, поскольку он может координировать несколько действий, проверять поддерживаемое состояние ПК и вызывать реальные инструменты.",{},{"id":1186,"data":1187,"type":737,"tunes":1192},"ef132fc518",{"url":1188,"title":1189,"excerpt":1190,"ctaLabel":1191},"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fru\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","PUBG Ally показывает, почему ИИ-товарищам по команде нужны два мозга: быстрые рефлексы и медленное рассуждение","Пример архитектуры игрового агента, показывающий разделение между рассуждением, текущим состоянием, инструментами и детерминированным выполнением.","Читать руководство по архитектуре PUBG Ally",{},{"id":1194,"data":1195,"type":572,"tunes":1197},"9f8fa308a5",{"text":1196,"level":47},"Чем G-Assist всё ещё не является",{},{"id":1199,"data":1200,"type":544,"tunes":1202},"f5f24e8aa3",{"text":1201},"NVIDIA явно описывает G-Assist как специализированного локального ассистента, а не как универсальный разговорный ИИ.",{},{"id":1204,"data":1205,"type":544,"tunes":1207},"e4d187593f",{"text":1206},"Его ценность заключается в понимании ограниченного набора задач для ПК и игр и наличии инструментов, связанных с этими задачами.",{},{"id":1209,"data":1210,"type":544,"tunes":1212},"0c1b7f8948",{"text":1211},"Эта сосредоточенность важна, потому что меньшая локальная модель может быть полезной, когда окружающая система предоставляет ей мощные инструменты и четкие границы.",{},{"id":1214,"data":1215,"type":572,"tunes":1217},"79a5920e77",{"text":1216,"level":47},"Что изменилось в текущих версиях?",{},{"id":1219,"data":1220,"type":544,"tunes":1222},"e78d96ef6c",{"text":1221},"Текущая публичная история выпусков показывает, что G-Assist неуклонно движется к более функциональному локальному агенту.",{},{"id":1224,"data":1225,"type":668,"tunes":1246},"87dd1d3d3c",{"content":1226,"stretched":1245,"withHeadings":15},[1227,1230,1233,1236,1239,1242],[1228,1229],"Версия","Важное изменение",[1231,1232],"0.1.17","Более легкая модель, все видеокарты RTX с 6 ГБ+ видеопамяти, плагины сообщества",[1234,1235],"0.1.18","Оптимизация для ноутбуков, управление BatteryBoost и WhisperMode",[1237,1238],"0.2","Режим рассуждений, Flash-режим, многошаговые запросы, новые элементы управления устройствами",[1240,1241],"0.2.1","Улучшенная система знаний, лучшие рекомендации, управление функциями RTX",[1243,1244],"0.2.2","Интеграция с Elgato Stream Deck через сервер MCP",false,{},{"id":1248,"data":1249,"type":572,"tunes":1251},"09bde21a8d",{"text":1250,"level":47},"Что могло бы изменить этот ответ?",{},{"id":1253,"data":1254,"type":544,"tunes":1256},"b0e7ca01a4",{"text":1255},"G-Assist все еще экспериментальный, и его архитектура развивается.",{},{"id":1258,"data":1259,"type":544,"tunes":1261},"537568c224",{"text":1260},"Размер модели, требования к видеопамяти, набор инструментов, протокол плагинов и поддержка оборудования могут измениться в будущих выпусках.",{},{"id":1263,"data":1264,"type":544,"tunes":1266},"fe24516c11",{"text":1265},"В будущей версии также можно перенести часть вычислений на NPU или внедрить более широкую интеграцию с MCP, но это не следует предполагать, пока NVIDIA не задокументирует это.",{},{"id":1268,"data":1269,"type":572,"tunes":1271},"0e31e2d54d",{"text":1270,"level":47},"Ограничения",{},{"id":1273,"data":1274,"type":544,"tunes":1276},"a7881e11e1",{"text":1275},"Эта статья описывает публичную документацию продукта NVIDIA G-Assist и публичную архитектуру плагинов по состоянию на сентябрь 2026 года.",{},{"id":1278,"data":1279,"type":544,"tunes":1281},"71ebc16fda",{"text":1280},"NVIDIA не публикует все внутренние детали своего конвейера знаний и рекомендаций, поэтому эта статья не утверждает, что каждый ответ знаний использует RAG или любую другую конкретную реализацию поиска.",{},{"id":1283,"data":1284,"type":544,"tunes":1286},"add780d6ba",{"text":1285},"Сторонние плагины могут иметь поведение и сетевой доступ за пределами встроенных функций NVIDIA, поэтому каждый плагин следует оценивать отдельно.",{},{"id":1288,"data":1289,"type":572,"tunes":1291},"f7a38af5be",{"text":1290,"level":47},"Заключение",{},{"id":1293,"data":1294,"type":544,"tunes":1296},"f1308f3e80",{"text":1295},"Самый простой способ понять Project G-Assist — перестать думать о нем как о чат-боте.",{},{"id":1298,"data":1299,"type":544,"tunes":1301},"b102a861bb",{"text":1300},"Локальная SLM интерпретирует ваш запрос. Знания помогают ей понять проблему. Информация о системе в реальном времени сообщает ей, что верно на вашем ПК. Встроенная функция или плагин определяет, что ей действительно разрешено делать. Инструмент выполняет действие и возвращает результат.",{},{"id":1303,"data":1304,"type":544,"tunes":1306},"da805fabf0",{"text":1305},"Это архитектура локального агента.",{},{"id":1308,"data":1309,"type":544,"tunes":1311},"675aecee06",{"text":1310},"Его самая сильная идея не в том, что модель с 8 миллиардами параметров может говорить о вашей видеокарте. Она в том, что относительно небольшая локальная модель может стать полезной, когда она подключена к четко определенным инструментам, текущему состоянию и контролируемой границе действий.",{},{"id":1313,"data":1314,"type":572,"tunes":1316},"0354b8daaf",{"text":1315,"level":47},"FAQ",{},{"id":1318,"data":1319,"type":1350,"tunes":1351},"e75bc04532",{"items":1320,"title":1349},[1321,1325,1329,1333,1337,1341,1345],{"id":1322,"answer":1323,"question":1324},"faq1","Нет. Его основная языковая модель работает локально на GPU GeForce RTX и может работать офлайн для поддерживаемых локальных функций.","G-Assist — это облачный чат-бот?",{"id":1326,"answer":1327,"question":1328},"faq2","В настоящее время NVIDIA описывает её как локальную instruct-модель на базе Llama с 8 миллиардами параметров.","Какую модель использует G-Assist?",{"id":1330,"answer":1331,"question":1332},"faq3","Нет. Модель выбирает поддерживаемую встроенную функцию или плагин, и именно этот инструмент выполняет фактическое изменение.","Модель ИИ напрямую меняет настройки моей видеокарты?",{"id":1334,"answer":1335,"question":1336},"faq4","Да. NVIDIA рекомендует дополнительный объём свободной видеопамяти для ассистента и предупреждает, что вывод модели может кратковременно снизить производительность рендеринга игры.","Использует ли G-Assist видеопамять во время игры?",{"id":1338,"answer":1339,"question":1340},"faq5","Не напрямую. Собственный текущий протокол плагинов G-Assist использует JSON-RPC 2.0, хотя плагин может подключаться к серверу MCP.","Являются ли плагины G-Assist плагинами MCP?",{"id":1342,"answer":1343,"question":1344},"faq6","Его локальный ассистент может, но отдельные плагины всё ещё могут требовать доступа в интернет, если они обращаются к онлайн-сервисам.","Может ли G-Assist работать офлайн?",{"id":1346,"answer":1347,"question":1348},"faq7","NVIDIA описывает его как специализированного помощника для ПК и игр, а не как широкую универсальную разговорную модель.","Является ли G-Assist универсальным ИИ-ассистентом?","NVIDIA Project G-Assist простыми словами","faq",{},{"id":1353,"data":1354,"type":572,"tunes":1356},"8733f298cd",{"text":1355,"level":47},"Глоссарий",{},{"id":1358,"data":1359,"type":1391,"tunes":1392},"407257a6d1",{"title":1360,"entries":1361},"Ключевые термины G-Assist",[1362,1366,1370,1374,1378,1382,1385,1388],{"term":1363,"anchor":1364,"definition":1365},"SLM","slm","Small Language Model — компактная языковая модель, предназначенная для локального запуска с более низкими требованиями к оборудованию, чем у больших облачных моделей.",{"term":1367,"anchor":1368,"definition":1369},"Вызов инструментов","tool-calling","Процесс, в котором языковая модель выбирает определённую функцию и предоставляет структурированные аргументы, чтобы другой компонент мог выполнить действие.",{"term":1371,"anchor":1372,"definition":1373},"Плагин","plugin","Расширение, которое предоставляет G-Assist дополнительные функции или интеграции.",{"term":1375,"anchor":1376,"definition":1377},"JSON-RPC 2.0","json-rpc","Структурированный протокол сообщений, используемый текущей системой плагинов G-Assist Protocol V2.",{"term":1379,"anchor":1380,"definition":1381},"MCP","mcp","Model Context Protocol — отдельный протокол взаимодействия инструментов и контекста, который могут предоставлять некоторые внешние интеграции.",{"term":1057,"anchor":1383,"definition":1384},"tool-authority-boundary","Модель Figure Rocks, разделяющая то, что модель ИИ может понять, и то, что фактически позволяют ей делать подключённые инструменты.",{"term":1000,"anchor":1386,"definition":1387},"local-agent-stack","Модель Figure Rocks, объединяющая намерение пользователя, локальную SLM, знания, текущее состояние, выбор инструментов, выполнение и проверку результата.",{"term":1114,"anchor":1389,"definition":1390},"local-assistant-resource-test","Рабочий процесс Figure Rocks для оценки видеопамяти, стоимости вывода, разрешений инструментов и рисков плагинов перед использованием локального игрового ассистента.","glossary",{},{"id":1394,"data":1395,"type":572,"tunes":1397},"3ab856f2b4",{"text":1396,"level":47},"Основные источники",{},{"id":1399,"data":1400,"type":1406,"tunes":1407},"367d2e3548",{"link":1401,"meta":1402},"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002Fsoftware\u002Fnvidia-app\u002Fg-assist\u002F",{"image":1403,"title":1404,"description":1405},{"url":13},"NVIDIA — Project G-Assist","Официальная актуальная страница продукта, охватывающая локальную модель, поддерживаемые функции, режимы Reasoning и Flash, требования к видеопамяти, элементы управления RTX, плагины и интеграцию с Elgato на основе MCP версии 0.2.2.","linkTool",{},{"id":1409,"data":1410,"type":1406,"tunes":1416},"5641b514c0",{"link":1411,"meta":1412},"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FG-Assist",{"image":1413,"title":1414,"description":1415},{"url":13},"NVIDIA — G-Assist GitHub","Официальный публичный репозиторий плагинов, документирующий модульную архитектуру G-Assist, обнаружение плагинов и Protocol V2.",{},{"id":1418,"data":1419,"type":1406,"tunes":1425},"22a5b77a1b",{"link":1420,"meta":1421},"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FG-Assist\u002Fblob\u002Fmain\u002FPLUGIN_MIGRATION_GUIDE_V2.md",{"image":1422,"title":1423,"description":1424},{"url":13},"NVIDIA — Руководство по миграции на G-Assist Protocol V2","Официальная документация по протоколу, охватывающая JSON-RPC 2.0, инициализацию, проверки работоспособности, выполнение, потоковую передачу, завершение и поведение SDK плагинов.",{},{"id":1427,"data":1428,"type":1406,"tunes":1434},"cc3301d997",{"link":1429,"meta":1430},"https:\u002F\u002Fblogs.nvidia.com\u002Fblog\u002Frtx-ai-garage-gamescom-g-assist-rtx-remix\u002F",{"image":1431,"title":1432,"description":1433},{"url":13},"Блог NVIDIA — Облегчённая модель G-Assist","Официальная информация о модели G-Assist с меньшим потреблением памяти, поддержке GPU RTX с 6 ГБ и хабе плагинов сообщества.",{},"2.31","NVIDIA Project G-Assist выглядит как чат-бот, но его реальная архитектура ближе к локальному ИИ-агенту. Небольшая языковая модель интерпретирует ваш запрос, состояние системы предоставляет текущую информацию о ПК, инструменты выполняют реальные действия, а плагины расширяют то, чем ассистенту разрешено управлять.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work-1790407739731-smbdnv.webp","nvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work-1790407739731-smbdnv","PUBLISHED","2026-09-26T03:27:00.000Z","2026-09-26T07:27:18.273Z","2026-09-26T07:34:28.920Z",{"en":1444,"de":1445,"sr":1446,"es":1447,"fr":1448,"it":1449,"ru":1450,"zh":1451},"\u002Fblog\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work","\u002Fde\u002Fblog\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work","\u002Fsr\u002Fblog\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work","\u002Fes\u002Fblog\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work","\u002Ffr\u002Fblog\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work","\u002Fit\u002Fblog\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work","\u002Fru\u002Fblog\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work","\u002Fzh\u002Fblog\u002Fnvidia-g-assist-is-not-just-a-chatbot-how-its-local-slm-tools-plug-ins-and-mcp-actually-work",[1453,1457,1461,1465,1469],{"id":1454,"name":1455,"slug":1456},171,"Видеокарты и драйверы","gpus-and-drivers",{"id":1458,"name":1459,"slug":1460},67,"Windows и драйверы","windows-and-drivers",{"id":1462,"name":1463,"slug":1464},68,"Внутриигровые настройки","in-game-settings",{"id":1466,"name":1467,"slug":1468},69,"Настройки дисплея","display-settings",{"id":1470,"name":1471,"slug":1472},197,"Сначала лучшие настройки","best-settings-first",{"id":283,"login":1474,"email":1475,"displayName":1476},"aleksandar","aleksandar@stajic.de","Aleksandar Stajic",[1478,2190],{"lang":8,"title":1479,"content":1480,"contentJson":1481,"excerpt":2189},"NVIDIA G-Assist Is Not Just a Chatbot: How Its Local SLM, Tools, Plug-ins and MCP Actually Work","{\"time\":1790407740910,\"blocks\":[{\"id\":\"3cee674645\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA Project G-Assist looks like a chatbot, but that description misses the important part. It is a local AI system that can understand a request, inspect supported PC state, choose a tool or plug-in, and then perform a real action such as changing DLSS settings, checking a driver, adjusting a fan profile or controlling a peripheral.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"24a1733ca8\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"info\",\"title\":\"Direct answer\",\"body\":\"\u003Cstrong>G-Assist is not simply a chatbot for your GPU.\u003C\u002Fstrong> It is a local small language model connected to a set of allowed tools. The model interprets what you want, selects a supported function, passes arguments to that function, and the PC-side tool performs the action.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1fcbe512dc\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"note\",\"title\":\"The easiest mental model\",\"body\":\"\u003Cstrong>SLM = understands the request.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Knowledge = explains supported NVIDIA\u002FPC concepts.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Tools = perform actions.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Plug-ins = add new tools.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Your PC = the environment being inspected or changed.\u003C\u002Fstrong>\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"2a609230a5\",\"type\":\"tableOfContents\",\"data\":{\"title\":\"Contents\",\"minLevel\":2,\"maxLevel\":3},\"tunes\":{}},{\"id\":\"a52f97cb62\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"First: what is the AI model actually doing?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1871a0d8e6\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist uses a local small language model, or SLM. NVIDIA currently describes the system as using a Llama-based 8-billion-parameter instruct model.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"cfbc6473c4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The model's main job is not to render graphics or directly change hardware registers. Its job is to understand the user's language, decide which supported capability matches the request, and prepare the call to that capability.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"53cadaaeb6\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"For example, if you say “set DLSS Super Resolution to Performance Mode,” the language model does not itself modify DLSS. It interprets the command and routes it to the supported function that can change the setting.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"5d8e508019\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"success\",\"title\":\"The important distinction\",\"body\":\"The AI model \u003Cstrong>decides what tool to call\u003C\u002Fstrong>. The tool \u003Cstrong>does the real work\u003C\u002Fstrong>.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"9ce7e91c28\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The G-Assist action pipeline\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"992b5d6667\",\"type\":\"processFlow\",\"data\":{\"title\":\"What happens after you give G-Assist a command\",\"orientation\":\"auto\",\"steps\":[{\"label\":\"1. You give a natural-language request\",\"description\":\"For example: “Optimize this game for performance.”\"},{\"label\":\"2. The local SLM interprets the request\",\"description\":\"It determines the user's intent and identifies which supported function or plug-in is relevant.\"},{\"label\":\"3. The system chooses a tool\",\"description\":\"That could be a built-in graphics-setting function, driver check, monitoring function or community plug-in.\"},{\"label\":\"4. Arguments are extracted\",\"description\":\"The model converts the request into structured values such as game name, mode, fan profile or DLSS setting.\"},{\"label\":\"5. The tool executes\",\"description\":\"The tool talks to the NVIDIA App, operating system, peripheral software or another service.\"},{\"label\":\"6. The result is returned\",\"description\":\"G-Assist reports what happened, or returns data that the model can explain.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"aba1e38958\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"This is tool calling, not magic PC control\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"0a7cb6107d\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A language model cannot safely control an arbitrary computer simply because it understands English.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"31191a478c\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"It needs a defined interface that says which actions exist, which arguments they accept and what the tool returns.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"af3d1a846f\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist's current built-in capabilities include functions such as optimizing graphics settings, changing supported RTX options, checking or downloading drivers, showing performance information, changing some laptop power features, controlling supported monitor functions and using supported peripheral plug-ins.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"d6fd0eb144\",\"type\":\"comparison\",\"data\":{\"title\":\"Language model vs tool\",\"layout\":\"table\",\"columns\":[{\"id\":\"model\",\"label\":\"Language model\"},{\"id\":\"tool\",\"label\":\"Tool \u002F plug-in\"}],\"rows\":[{\"id\":\"understand\",\"label\":\"Understand “turn on DLSS”\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"decide\",\"label\":\"Choose the correct function\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"change\",\"label\":\"Actually change the setting\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"explain\",\"label\":\"Explain the result\",\"values\":[\"\",\"\"]}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1537be641c\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"What is the knowledge layer?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1db6e2e4b5\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist also has a knowledge layer for answering questions and making recommendations.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"616d72b881\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA says version 0.2.1 introduced an improved knowledge system that helps G-Assist make more accurate settings recommendations.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"eb987c41e5\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That knowledge layer is different from the live state of your PC.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"bf6a4f5502\",\"type\":\"comparison\",\"data\":{\"title\":\"Knowledge vs live PC state\",\"layout\":\"table\",\"columns\":[{\"id\":\"knowledge\",\"label\":\"Knowledge\"},{\"id\":\"state\",\"label\":\"Live state\"}],\"rows\":[{\"id\":\"gpu\",\"label\":\"GPU\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"game\",\"label\":\"Game settings\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"system\",\"label\":\"Performance\",\"values\":[\"\",\"\"]}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"2bac13ef99\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"warning\",\"title\":\"Do not mix knowledge with state\",\"body\":\"\u003Cstrong>Knowledge\u003C\u002Fstrong> tells the assistant what a feature means or what usually matters.\u003Cbr>\u003Cstrong>State\u003C\u002Fstrong> tells it what is true on your machine right now.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"73708d5e0d\",\"type\":\"referralArticle\",\"data\":{\"url\":\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Fwhat-is-rag-the-simplest-explanation-of-how-it-works\",\"title\":\"What Is RAG? The Simplest Explanation of How It Works\",\"excerpt\":\"A plain-English explanation of knowledge retrieval, state, memory, context and the language model.\",\"ctaLabel\":\"Read the simple RAG guide\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"acbb9b7940\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Does G-Assist use RAG?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ce0371e492\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The safest answer is: G-Assist clearly has a knowledge system, but NVIDIA's public product page does not document every internal retrieval mechanism in enough detail to say that every knowledge answer is specifically produced by RAG.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"c2226e5ec5\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The architectural distinction still matters. A retrieval layer can provide relevant knowledge, while system tools provide current PC state and perform actions.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"e5137fc2c8\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That is the same separation used in many modern agents: knowledge is one source of context, live observations are another, and tool execution is a third.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"059b89dedb\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Why G-Assist can work offline\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"19447df6a4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA runs the language model locally on the GeForce RTX GPU.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"55aee6ada7\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That means the core assistant does not require a cloud-hosted language model for every prompt.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"f265d1fd96\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA explicitly says G-Assist can run offline for its local capabilities.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1dc8613200\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A plug-in can still use the internet if that plug-in calls an online service. Local model execution and online plug-in access are separate questions.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ee01c97a66\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The local-AI cost: G-Assist uses your GPU and VRAM\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1784ad3fcf\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Running locally gives privacy and independence from a cloud model, but the work has to execute somewhere.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1275ab759f\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"For G-Assist, that somewhere is the same GeForce RTX GPU that may already be rendering your game.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"cec86f847a\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA warns that the GPU briefly allocates compute resources to AI inference when G-Assist responds. If a demanding game is running at the same time, the game can temporarily lose some rendering performance while the model is active.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"e6ea700df6\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The current requirements also specify free-VRAM targets beyond the memory already used by the game: approximately 6 GB of free VRAM for Reasoning Mode and 4.5 GB for Flash Mode.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"2126f74de5\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"warning\",\"title\":\"8 GB VRAM does not mean 8 GB is available to G-Assist\",\"body\":\"The game, Windows, the driver and other applications already consume VRAM. G-Assist's own requirement is about \u003Cstrong>free VRAM in addition to what the running workload already uses\u003C\u002Fstrong>.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"13c0dcb3f3\",\"type\":\"referralArticle\",\"data\":{\"url\":\"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fblog\u002Fvram-usage-is-not-vram-requirement-why-a-full-memory-meter-does-not-tell-the-whole-story\",\"title\":\"VRAM Usage Is Not VRAM Requirement: Why a Full Memory Meter Does Not Tell the Whole Story\",\"excerpt\":\"Why installed VRAM, current usage, residency budgets and real memory pressure are different things.\",\"ctaLabel\":\"Read the VRAM guide\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"d684b2c1c8\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Reasoning Mode vs Flash Mode\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"3c1f2379db\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Current G-Assist versions separate a more capable Reasoning Mode from a faster Flash Mode.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"86f50ebd33\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Reasoning Mode is designed for higher-quality decisions and can coordinate multiple actions from one prompt. Flash Mode is optimized for faster responses and lower resource demand.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"e7be4789db\",\"type\":\"comparison\",\"data\":{\"title\":\"Reasoning Mode vs Flash Mode\",\"layout\":\"table\",\"columns\":[{\"id\":\"reasoning\",\"label\":\"Reasoning Mode\"},{\"id\":\"flash\",\"label\":\"Flash Mode\"}],\"rows\":[{\"id\":\"goal\",\"label\":\"Primary goal\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"vram\",\"label\":\"Recommended free VRAM\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"use\",\"label\":\"Best fit\",\"values\":[\"\",\"\"]}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"cef1bcf553\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"What plug-ins actually add\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"d380d5e28b\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A plug-in does not replace the language model. It gives the model a new action it is allowed to call.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"434979ebda\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The plug-in defines functions, descriptions and parameters. G-Assist reads those descriptions, matches a user request to the appropriate function and sends structured arguments to it.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"21ebe69c79\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That lets the assistant grow beyond NVIDIA's built-in functions.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"d0ba7ef284\",\"type\":\"processFlow\",\"data\":{\"title\":\"How a G-Assist plug-in works\",\"orientation\":\"auto\",\"steps\":[{\"label\":\"1. Plug-in declares a function\",\"description\":\"For example: set_keyboard_color(color).\"},{\"label\":\"2. Manifest describes the function\",\"description\":\"The manifest tells G-Assist what the function does and what parameters it needs.\"},{\"label\":\"3. User asks naturally\",\"description\":\"For example: “Make my keyboard green.”\"},{\"label\":\"4. SLM selects the function\",\"description\":\"The model maps the request to the plug-in function and extracts green as the parameter.\"},{\"label\":\"5. Plug-in executes\",\"description\":\"The plug-in talks to the peripheral software or external service.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1dc857ce2f\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist Protocol V2 is JSON-RPC 2.0\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"02bdb0566d\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA's current public plug-in repository uses Protocol V2.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"f82da294cf\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Protocol V2 uses JSON-RPC 2.0 with length-prefixed messages between the G-Assist engine and plug-ins.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"530c3cf9b9\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The engine can initialize a plug-in, check its health, execute a function, send user input and shut it down. Plug-ins can return results, stream progress or report errors.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"2ce3fa5d75\",\"type\":\"comparison\",\"data\":{\"title\":\"The important Protocol V2 messages\",\"layout\":\"table\",\"columns\":[{\"id\":\"direction\",\"label\":\"Direction\"},{\"id\":\"purpose\",\"label\":\"Purpose\"}],\"rows\":[{\"id\":\"initialize\",\"label\":\"initialize\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"ping\",\"label\":\"ping\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"execute\",\"label\":\"execute\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"stream\",\"label\":\"stream\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"complete\",\"label\":\"complete\",\"values\":[\"\",\"\"]}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"304fbd9944\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Where MCP enters the picture\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"fae73881e4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist's own plug-in protocol is not MCP. Its current public plug-in system uses JSON-RPC 2.0.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"551d11710a\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"However, a G-Assist plug-in can connect to an MCP server.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"0537fb222a\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA's current version 0.2.2 includes an Elgato integration that can invoke actions exposed through the Elgato Stream Deck MCP server.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"760a86ad19\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"success\",\"title\":\"Important protocol distinction\",\"body\":\"\u003Cstrong>G-Assist ↔ its plug-in:\u003C\u002Fstrong> NVIDIA Protocol V2 \u002F JSON-RPC 2.0.\u003Cbr>\u003Cstrong>Plug-in ↔ another tool ecosystem:\u003C\u002Fstrong> can use MCP when that integration supports it.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"bd182f72b0\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Why this matters beyond RGB lights\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"d072506ce2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The plug-in architecture turns G-Assist from a fixed assistant into a local tool router.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"2876e067dc\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The same pattern can connect an SLM to monitoring tools, peripherals, APIs, automation systems, local applications or external services.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"37689640e9\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The important architectural unit is therefore not the chat window. It is the boundary between natural-language intent and structured tool execution.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"550fbb42d4\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The Local Agent Stack\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"8518dbf820\",\"type\":\"processFlow\",\"data\":{\"title\":\"A useful way to think about G-Assist\",\"orientation\":\"auto\",\"steps\":[{\"label\":\"1. User intent\",\"description\":\"Natural language or voice command.\"},{\"label\":\"2. Local SLM\",\"description\":\"Understands the request and chooses a capability.\"},{\"label\":\"3. Knowledge \u002F context\",\"description\":\"Provides product knowledge, recommendations or information needed for the decision.\"},{\"label\":\"4. Live system state\",\"description\":\"Provides current hardware, driver, performance or configuration information when supported.\"},{\"label\":\"5. Tool selection\",\"description\":\"Built-in function or plug-in is chosen.\"},{\"label\":\"6. Structured execution\",\"description\":\"The function receives arguments and performs the real action.\"},{\"label\":\"7. Result verification\",\"description\":\"The tool returns status or data and the model explains what happened.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"6c976db763\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Why tool boundaries are a safety feature\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ba65a3b467\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"An AI assistant that could execute arbitrary operating-system commands would be far more powerful, but also much harder to constrain.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"a932df9663\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist instead exposes defined functions with known parameters.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"7d1d45c83d\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That means the model can only perform actions that the built-in function set or installed plug-ins make available.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"10460fda21\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This does not remove all risk, especially with third-party plug-ins, but it creates a clearer permission and capability boundary than unrestricted shell access.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"25049448ea\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The Tool-Authority Boundary\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"d3ff568795\",\"type\":\"comparison\",\"data\":{\"title\":\"What the assistant can understand vs what it is allowed to do\",\"layout\":\"table\",\"columns\":[{\"id\":\"understand\",\"label\":\"Model may understand\"},{\"id\":\"authority\",\"label\":\"Tool authority\"}],\"rows\":[{\"id\":\"gpu\",\"label\":\"GPU tuning\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"files\",\"label\":\"Files\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"web\",\"label\":\"Internet\",\"values\":[\"\",\"\"]},{\"id\":\"device\",\"label\":\"Peripheral control\",\"values\":[\"\",\"\"]}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"8fd8e35c51\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Why G-Assist can temporarily reduce game performance\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"f75234546f\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The local-model architecture has a straightforward consequence: the AI and the game can compete for the same GPU.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"28bc054afa\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA explicitly warns that render rate or inference speed can briefly dip while G-Assist is processing a request during a GPU-heavy workload.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"0823573513\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Once inference finishes, those GPU resources return to the game.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"905eed843d\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This is different from a cloud assistant, where most model inference happens on a remote server and does not consume the gaming GPU.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"839c0e3988\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The Local Assistant Resource Test\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"affa0ee1b3\",\"type\":\"processFlow\",\"data\":{\"title\":\"How to judge whether a local gaming assistant fits your PC\",\"orientation\":\"auto\",\"steps\":[{\"label\":\"1. Check installed VRAM\",\"description\":\"The current G-Assist baseline is an RTX GPU with at least 6 GB VRAM.\"},{\"label\":\"2. Check free VRAM during the actual game\",\"description\":\"Installed capacity is not the same as free capacity.\"},{\"label\":\"3. Choose Reasoning or Flash Mode appropriately\",\"description\":\"Use the lighter mode when resource pressure matters more than deep reasoning.\"},{\"label\":\"4. Measure inference-time frame-rate dips\",\"description\":\"Watch the game while asking G-Assist to perform tasks.\"},{\"label\":\"5. Inspect tool authority\",\"description\":\"Know exactly which built-in functions and plug-ins can change your system.\"},{\"label\":\"6. Treat third-party plug-ins as software\",\"description\":\"Review their source, permissions, network access and stored credentials.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ca52c48d2e\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Why plug-ins deserve the same scrutiny as any other software\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"8e6a760529\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A plug-in can connect the assistant to APIs, peripheral applications and online services.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"be793240e1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That means a plug-in may handle configuration values, credentials or external requests depending on what it was built to do.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"3c6c4c9aaf\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA's repository explicitly provides a config.json location for plug-in settings and warns developers not to commit credentials.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"03413f935a\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The correct security question is therefore not only “Is G-Assist local?” but also “What does each installed plug-in connect to?”\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"f473162e86\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist is closer to an agent than a chatbot\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"59dd3df9c2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A chatbot mainly produces language.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"188cb4bb40\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"An agent interprets a goal, observes relevant information, chooses an action, calls a tool and evaluates the result.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"117d1032f1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist now fits that second description much more closely because it can coordinate multiple actions, inspect supported PC state and invoke real tools.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ef132fc518\",\"type\":\"referralArticle\",\"data\":{\"url\":\"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning\",\"title\":\"PUBG Ally Shows Why AI Teammates Need Two Brains: Fast Reflexes and Slow Reasoning\",\"excerpt\":\"A game-agent architecture example showing the separation between reasoning, live state, tools and deterministic execution.\",\"ctaLabel\":\"Read the PUBG Ally architecture guide\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"9f8fa308a5\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"What G-Assist still is not\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"f5f24e8aa3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA explicitly describes G-Assist as a specialized local assistant, not a general-purpose conversational AI.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"e4d187593f\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Its value comes from understanding a focused set of PC and gaming tasks and having tools connected to those tasks.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"0c1b7f8948\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That focus is important because a smaller local model can be useful when the surrounding system gives it strong tools and clear boundaries.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"79a5920e77\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"What changed in the current versions?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"e78d96ef6c\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The current public release history shows G-Assist moving steadily toward a more capable local agent.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"87dd1d3d3c\",\"type\":\"table\",\"data\":{\"withHeadings\":true,\"stretched\":false,\"content\":[[\"Version\",\"Important change\"],[\"0.1.17\",\"Lighter model, all RTX GPUs with 6 GB+ VRAM, community plug-ins\"],[\"0.1.18\",\"Laptop optimization, BatteryBoost and WhisperMode controls\"],[\"0.2\",\"Reasoning Mode, Flash Mode, multi-action prompts, new device controls\"],[\"0.2.1\",\"Improved knowledge system, better recommendations, RTX feature controls\"],[\"0.2.2\",\"Elgato Stream Deck integration through an MCP server\"]]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"09bde21a8d\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"What would change this answer?\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"b0e7ca01a4\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"G-Assist is still experimental and its architecture is evolving.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"537568c224\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The model size, VRAM requirements, tool set, plug-in protocol and hardware support can all change in future releases.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"fe24516c11\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A future version could also move some inference to an NPU or introduce broader MCP integration, but that should not be assumed until NVIDIA documents it.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"0e31e2d54d\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Limitations\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"a7881e11e1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This article describes NVIDIA's public G-Assist product documentation and public plug-in architecture as of September 2026.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"71ebc16fda\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"NVIDIA does not publicly document every internal detail of its knowledge and recommendation pipeline, so this article does not claim that every knowledge answer uses RAG or any other specific retrieval implementation.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"add780d6ba\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Third-party plug-ins can have behavior and network access beyond NVIDIA's built-in functions, so each plug-in should be evaluated separately.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"f7a38af5be\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Conclusion\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"f1308f3e80\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The easiest way to understand Project G-Assist is to stop thinking of it as a chatbot.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"b102a861bb\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The local SLM interprets your request. Knowledge helps it understand the problem. Live system information tells it what is true on your PC. A built-in function or plug-in defines what it is actually allowed to do. The tool performs the action and returns the result.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"da805fabf0\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That is a local agent architecture.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"675aecee06\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Its strongest idea is not that an 8-billion-parameter model can talk about your GPU. It is that a relatively small local model can become useful when it is connected to well-defined tools, current state and a controlled action boundary.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"0354b8daaf\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"FAQ\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"e75bc04532\",\"type\":\"faq\",\"data\":{\"title\":\"NVIDIA Project G-Assist in plain English\",\"items\":[{\"id\":\"faq1\",\"question\":\"Is G-Assist a cloud chatbot?\",\"answer\":\"No. Its core language model runs locally on the GeForce RTX GPU and can work offline for supported local functions.\"},{\"id\":\"faq2\",\"question\":\"What model does G-Assist use?\",\"answer\":\"NVIDIA currently describes it as a local Llama-based instruct model with 8 billion parameters.\"},{\"id\":\"faq3\",\"question\":\"Does the AI model directly change my GPU settings?\",\"answer\":\"No. The model selects a supported built-in function or plug-in, and that tool performs the actual change.\"},{\"id\":\"faq4\",\"question\":\"Does G-Assist use VRAM while gaming?\",\"answer\":\"Yes. NVIDIA recommends additional free VRAM for the assistant and warns that inference can briefly reduce game render performance.\"},{\"id\":\"faq5\",\"question\":\"Are G-Assist plug-ins MCP plug-ins?\",\"answer\":\"Not directly. G-Assist's own current plug-in protocol uses JSON-RPC 2.0, although a plug-in can connect to an MCP server.\"},{\"id\":\"faq6\",\"question\":\"Can G-Assist work offline?\",\"answer\":\"Its local assistant can, but individual plug-ins may still require internet access if they call online services.\"},{\"id\":\"faq7\",\"question\":\"Is G-Assist a general AI assistant?\",\"answer\":\"NVIDIA describes it as a specialized PC and gaming assistant rather than a broad general-purpose conversational model.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"8733f298cd\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Glossary\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"407257a6d1\",\"type\":\"glossary\",\"data\":{\"title\":\"Key G-Assist terms\",\"entries\":[{\"term\":\"SLM\",\"definition\":\"Small Language Model, a compact language model designed to run locally with lower hardware requirements than large cloud models.\",\"anchor\":\"slm\"},{\"term\":\"Tool calling\",\"definition\":\"The process where a language model chooses a defined function and supplies structured arguments so another component can perform an action.\",\"anchor\":\"tool-calling\"},{\"term\":\"Plug-in\",\"definition\":\"An extension that exposes additional functions or integrations to G-Assist.\",\"anchor\":\"plugin\"},{\"term\":\"JSON-RPC 2.0\",\"definition\":\"The structured message protocol used by the current G-Assist Protocol V2 plug-in system.\",\"anchor\":\"json-rpc\"},{\"term\":\"MCP\",\"definition\":\"Model Context Protocol, a separate tool and context interoperability protocol that some external integrations can expose.\",\"anchor\":\"mcp\"},{\"term\":\"Tool-Authority Boundary\",\"definition\":\"A Figure Rocks model separating what an AI model can understand from what its connected tools actually allow it to do.\",\"anchor\":\"tool-authority-boundary\"},{\"term\":\"Local Agent Stack\",\"definition\":\"A Figure Rocks model combining user intent, local SLM, knowledge, live state, tool selection, execution and result verification.\",\"anchor\":\"local-agent-stack\"},{\"term\":\"Local Assistant Resource Test\",\"definition\":\"A Figure Rocks workflow for evaluating VRAM, inference cost, tool permissions and plug-in risk before using a local gaming assistant.\",\"anchor\":\"local-assistant-resource-test\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"3ab856f2b4\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Primary sources\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"367d2e3548\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002Fsoftware\u002Fnvidia-app\u002Fg-assist\u002F\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA — Project G-Assist\",\"description\":\"Official current product page covering the local model, supported functions, Reasoning and Flash modes, VRAM requirements, RTX controls, plug-ins and version 0.2.2 MCP-based Elgato integration.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"5641b514c0\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FG-Assist\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA — G-Assist GitHub\",\"description\":\"Official public plug-in repository documenting G-Assist's module architecture, plug-in discovery and Protocol V2.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"22a5b77a1b\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNVIDIA\u002FG-Assist\u002Fblob\u002Fmain\u002FPLUGIN_MIGRATION_GUIDE_V2.md\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA — G-Assist Protocol V2 Migration Guide\",\"description\":\"Official protocol documentation covering JSON-RPC 2.0, initialization, health checks, execution, streaming, completion and plug-in SDK behavior.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"cc3301d997\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fblogs.nvidia.com\u002Fblog\u002Frtx-ai-garage-gamescom-g-assist-rtx-remix\u002F\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA Blog — Lightweight G-Assist Model\",\"description\":\"Official background on the lower-memory G-Assist model, support for 6 GB RTX GPUs and the community plug-in hub.\"}},\"tunes\":{}}],\"version\":\"2.31.6\"}",{"time":1482,"blocks":1483,"version":2188},1790407740910,[1484,1488,1493,1498,1502,1506,1510,1514,1518,1523,1527,1550,1554,1558,1562,1566,1588,1592,1596,1600,1604,1622,1627,1633,1637,1641,1645,1649,1653,1657,1661,1665,1669,1673,1677,1681,1685,1689,1694,1701,1705,1709,1713,1731,1735,1739,1743,1747,1767,1771,1775,1779,1783,1803,1807,1811,1815,1819,1824,1828,1832,1836,1840,1844,1870,1874,1878,1882,1886,1890,1894,1916,1920,1924,1928,1932,1936,1940,1963,1967,1971,1975,1979,1983,1987,1991,1995,1999,2006,2010,2014,2018,2022,2026,2030,2047,2051,2055,2059,2063,2067,2071,2075,2079,2083,2087,2091,2095,2099,2102,2128,2132,2158,2162,2168,2174,2181],{"id":541,"data":1485,"type":544,"tunes":1487},{"text":1486},"NVIDIA Project G-Assist looks like a chatbot, but that description misses the important part. It is a local AI system that can understand a request, inspect supported PC state, choose a tool or plug-in, and then perform a real action such as changing DLSS settings, checking a driver, adjusting a fan profile or controlling a peripheral.",{},{"id":547,"data":1489,"type":552,"tunes":1492},{"body":1490,"title":1491,"variant":551},"\u003Cstrong>G-Assist is not simply a chatbot for your GPU.\u003C\u002Fstrong> It is a local small language model connected to a set of allowed tools. The model interprets what you want, selects a supported function, passes arguments to that function, and the PC-side tool performs the action.","Direct answer",{},{"id":555,"data":1494,"type":552,"tunes":1497},{"body":1495,"title":1496,"variant":559},"\u003Cstrong>SLM = understands the request.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Knowledge = explains supported NVIDIA\u002FPC concepts.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Tools = perform actions.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Plug-ins = add new tools.\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\u003Cstrong>Your PC = the environment being inspected or changed.\u003C\u002Fstrong>","The easiest mental model",{},{"id":562,"data":1499,"type":566,"tunes":1501},{"title":1500,"maxLevel":565,"minLevel":47},"Contents",{},{"id":569,"data":1503,"type":572,"tunes":1505},{"text":1504,"level":47},"First: what is the AI model actually doing?",{},{"id":575,"data":1507,"type":544,"tunes":1509},{"text":1508},"G-Assist uses a local small language model, or SLM. NVIDIA currently describes the system as using a Llama-based 8-billion-parameter instruct model.",{},{"id":580,"data":1511,"type":544,"tunes":1513},{"text":1512},"The model's main job is not to render graphics or directly change hardware registers. Its job is to understand the user's language, decide which supported capability matches the request, and prepare the call to that capability.",{},{"id":585,"data":1515,"type":544,"tunes":1517},{"text":1516},"For example, if you say “set DLSS Super Resolution to Performance Mode,” the language model does not itself modify DLSS. It interprets the command and routes it to the supported function that can change the setting.",{},{"id":590,"data":1519,"type":552,"tunes":1522},{"body":1520,"title":1521,"variant":594},"The AI model \u003Cstrong>decides what tool to call\u003C\u002Fstrong>. The tool \u003Cstrong>does the real work\u003C\u002Fstrong>.","The important distinction",{},{"id":597,"data":1524,"type":572,"tunes":1526},{"text":1525,"level":47},"The G-Assist action pipeline",{},{"id":602,"data":1528,"type":625,"tunes":1549},{"steps":1529,"title":1548,"orientation":624},[1530,1533,1536,1539,1542,1545],{"label":1531,"description":1532},"1. You give a natural-language request","For example: “Optimize this game for performance.”",{"label":1534,"description":1535},"2. The local SLM interprets the request","It determines the user's intent and identifies which supported function or plug-in is relevant.",{"label":1537,"description":1538},"3. The system chooses a tool","That could be a built-in graphics-setting function, driver check, monitoring function or community plug-in.",{"label":1540,"description":1541},"4. Arguments are extracted","The model converts the request into structured values such as game name, mode, fan profile or DLSS setting.",{"label":1543,"description":1544},"5. The tool executes","The tool talks to the NVIDIA App, operating system, peripheral software or another service.",{"label":1546,"description":1547},"6. The result is returned","G-Assist reports what happened, or returns data that the model can explain.","What happens after you give G-Assist a command",{},{"id":628,"data":1551,"type":572,"tunes":1553},{"text":1552,"level":47},"This is tool calling, not magic PC control",{},{"id":633,"data":1555,"type":544,"tunes":1557},{"text":1556},"A language model cannot safely control an arbitrary computer simply because it understands English.",{},{"id":638,"data":1559,"type":544,"tunes":1561},{"text":1560},"It needs a defined interface that says which actions exist, which arguments they accept and what the tool returns.",{},{"id":643,"data":1563,"type":544,"tunes":1565},{"text":1564},"G-Assist's current built-in capabilities include functions such as optimizing graphics settings, changing supported RTX options, checking or downloading drivers, showing performance information, changing some laptop power features, controlling supported monitor functions and using supported peripheral plug-ins.",{},{"id":648,"data":1567,"type":676,"tunes":1587},{"rows":1568,"title":1581,"layout":668,"columns":1582},[1569,1572,1575,1578],{"id":652,"label":1570,"values":1571},"Understand “turn on DLSS”",[13,13],{"id":656,"label":1573,"values":1574},"Choose the correct function",[13,13],{"id":660,"label":1576,"values":1577},"Actually change the setting",[13,13],{"id":664,"label":1579,"values":1580},"Explain the result",[13,13],"Language model vs tool",[1583,1585],{"id":671,"label":1584},"Language model",{"id":674,"label":1586},"Tool \u002F plug-in",{},{"id":679,"data":1589,"type":572,"tunes":1591},{"text":1590,"level":47},"What is the knowledge layer?",{},{"id":684,"data":1593,"type":544,"tunes":1595},{"text":1594},"G-Assist also has a knowledge layer for answering questions and making recommendations.",{},{"id":689,"data":1597,"type":544,"tunes":1599},{"text":1598},"NVIDIA says version 0.2.1 introduced an improved knowledge system that helps G-Assist make more accurate settings recommendations.",{},{"id":694,"data":1601,"type":544,"tunes":1603},{"text":1602},"That knowledge layer is different from the live state of your PC.",{},{"id":699,"data":1605,"type":676,"tunes":1621},{"rows":1606,"title":1615,"layout":668,"columns":1616},[1607,1609,1612],{"id":703,"label":704,"values":1608},[13,13],{"id":707,"label":1610,"values":1611},"Game settings",[13,13],{"id":711,"label":1613,"values":1614},"Performance",[13,13],"Knowledge vs live PC state",[1617,1619],{"id":717,"label":1618},"Knowledge",{"id":720,"label":1620},"Live state",{},{"id":724,"data":1623,"type":552,"tunes":1626},{"body":1624,"title":1625,"variant":728},"\u003Cstrong>Knowledge\u003C\u002Fstrong> tells the assistant what a feature means or what usually matters.\u003Cbr>\u003Cstrong>State\u003C\u002Fstrong> tells it what is true on your machine right now.","Do not mix knowledge with state",{},{"id":731,"data":1628,"type":737,"tunes":1632},{"url":733,"title":1629,"excerpt":1630,"ctaLabel":1631},"What Is RAG? The Simplest Explanation of How It Works","A plain-English explanation of knowledge retrieval, state, memory, context and the language model.","Read the simple RAG guide",{},{"id":740,"data":1634,"type":572,"tunes":1636},{"text":1635,"level":47},"Does G-Assist use RAG?",{},{"id":745,"data":1638,"type":544,"tunes":1640},{"text":1639},"The safest answer is: G-Assist clearly has a knowledge system, but NVIDIA's public product page does not document every internal retrieval mechanism in enough detail to say that every knowledge answer is specifically produced by RAG.",{},{"id":750,"data":1642,"type":544,"tunes":1644},{"text":1643},"The architectural distinction still matters. A retrieval layer can provide relevant knowledge, while system tools provide current PC state and perform actions.",{},{"id":755,"data":1646,"type":544,"tunes":1648},{"text":1647},"That is the same separation used in many modern agents: knowledge is one source of context, live observations are another, and tool execution is a third.",{},{"id":760,"data":1650,"type":572,"tunes":1652},{"text":1651,"level":47},"Why G-Assist can work offline",{},{"id":765,"data":1654,"type":544,"tunes":1656},{"text":1655},"NVIDIA runs the language model locally on the GeForce RTX GPU.",{},{"id":770,"data":1658,"type":544,"tunes":1660},{"text":1659},"That means the core assistant does not require a cloud-hosted language model for every prompt.",{},{"id":775,"data":1662,"type":544,"tunes":1664},{"text":1663},"NVIDIA explicitly says G-Assist can run offline for its local capabilities.",{},{"id":780,"data":1666,"type":544,"tunes":1668},{"text":1667},"A plug-in can still use the internet if that plug-in calls an online service. Local model execution and online plug-in access are separate questions.",{},{"id":785,"data":1670,"type":572,"tunes":1672},{"text":1671,"level":47},"The local-AI cost: G-Assist uses your GPU and VRAM",{},{"id":790,"data":1674,"type":544,"tunes":1676},{"text":1675},"Running locally gives privacy and independence from a cloud model, but the work has to execute somewhere.",{},{"id":795,"data":1678,"type":544,"tunes":1680},{"text":1679},"For G-Assist, that somewhere is the same GeForce RTX GPU that may already be rendering your game.",{},{"id":800,"data":1682,"type":544,"tunes":1684},{"text":1683},"NVIDIA warns that the GPU briefly allocates compute resources to AI inference when G-Assist responds. If a demanding game is running at the same time, the game can temporarily lose some rendering performance while the model is active.",{},{"id":805,"data":1686,"type":544,"tunes":1688},{"text":1687},"The current requirements also specify free-VRAM targets beyond the memory already used by the game: approximately 6 GB of free VRAM for Reasoning Mode and 4.5 GB for Flash Mode.",{},{"id":810,"data":1690,"type":552,"tunes":1693},{"body":1691,"title":1692,"variant":728},"The game, Windows, the driver and other applications already consume VRAM. G-Assist's own requirement is about \u003Cstrong>free VRAM in addition to what the running workload already uses\u003C\u002Fstrong>.","8 GB VRAM does not mean 8 GB is available to G-Assist",{},{"id":816,"data":1695,"type":737,"tunes":1700},{"url":1696,"title":1697,"excerpt":1698,"ctaLabel":1699},"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fblog\u002Fvram-usage-is-not-vram-requirement-why-a-full-memory-meter-does-not-tell-the-whole-story","VRAM Usage Is Not VRAM Requirement: Why a Full Memory Meter Does Not Tell the Whole Story","Why installed VRAM, current usage, residency budgets and real memory pressure are different things.","Read the VRAM guide",{},{"id":824,"data":1702,"type":572,"tunes":1704},{"text":1703,"level":47},"Reasoning Mode vs Flash Mode",{},{"id":829,"data":1706,"type":544,"tunes":1708},{"text":1707},"Current G-Assist versions separate a more capable Reasoning Mode from a faster Flash Mode.",{},{"id":834,"data":1710,"type":544,"tunes":1712},{"text":1711},"Reasoning Mode is designed for higher-quality decisions and can coordinate multiple actions from one prompt. Flash Mode is optimized for faster responses and lower resource demand.",{},{"id":839,"data":1714,"type":676,"tunes":1730},{"rows":1715,"title":1703,"layout":668,"columns":1725},[1716,1719,1722],{"id":843,"label":1717,"values":1718},"Primary goal",[13,13],{"id":847,"label":1720,"values":1721},"Recommended free VRAM",[13,13],{"id":851,"label":1723,"values":1724},"Best fit",[13,13],[1726,1728],{"id":856,"label":1727},"Reasoning Mode",{"id":859,"label":1729},"Flash Mode",{},{"id":863,"data":1732,"type":572,"tunes":1734},{"text":1733,"level":47},"What plug-ins actually add",{},{"id":868,"data":1736,"type":544,"tunes":1738},{"text":1737},"A plug-in does not replace the language model. It gives the model a new action it is allowed to call.",{},{"id":873,"data":1740,"type":544,"tunes":1742},{"text":1741},"The plug-in defines functions, descriptions and parameters. G-Assist reads those descriptions, matches a user request to the appropriate function and sends structured arguments to it.",{},{"id":878,"data":1744,"type":544,"tunes":1746},{"text":1745},"That lets the assistant grow beyond NVIDIA's built-in functions.",{},{"id":883,"data":1748,"type":625,"tunes":1766},{"steps":1749,"title":1765,"orientation":624},[1750,1753,1756,1759,1762],{"label":1751,"description":1752},"1. Plug-in declares a function","For example: set_keyboard_color(color).",{"label":1754,"description":1755},"2. Manifest describes the function","The manifest tells G-Assist what the function does and what parameters it needs.",{"label":1757,"description":1758},"3. User asks naturally","For example: “Make my keyboard green.”",{"label":1760,"description":1761},"4. SLM selects the function","The model maps the request to the plug-in function and extracts green as the parameter.",{"label":1763,"description":1764},"5. Plug-in executes","The plug-in talks to the peripheral software or external service.","How a G-Assist plug-in works",{},{"id":904,"data":1768,"type":572,"tunes":1770},{"text":1769,"level":47},"G-Assist Protocol V2 is JSON-RPC 2.0",{},{"id":909,"data":1772,"type":544,"tunes":1774},{"text":1773},"NVIDIA's current public plug-in repository uses Protocol V2.",{},{"id":914,"data":1776,"type":544,"tunes":1778},{"text":1777},"Protocol V2 uses JSON-RPC 2.0 with length-prefixed messages between the G-Assist engine and plug-ins.",{},{"id":919,"data":1780,"type":544,"tunes":1782},{"text":1781},"The engine can initialize a plug-in, check its health, execute a function, send user input and shut it down. Plug-ins can return results, stream progress or report errors.",{},{"id":924,"data":1784,"type":676,"tunes":1802},{"rows":1785,"title":1796,"layout":668,"columns":1797},[1786,1788,1790,1792,1794],{"id":928,"label":928,"values":1787},[13,13],{"id":931,"label":931,"values":1789},[13,13],{"id":934,"label":934,"values":1791},[13,13],{"id":937,"label":937,"values":1793},[13,13],{"id":940,"label":940,"values":1795},[13,13],"The important Protocol V2 messages",[1798,1800],{"id":945,"label":1799},"Direction",{"id":948,"label":1801},"Purpose",{},{"id":952,"data":1804,"type":572,"tunes":1806},{"text":1805,"level":47},"Where MCP enters the picture",{},{"id":957,"data":1808,"type":544,"tunes":1810},{"text":1809},"G-Assist's own plug-in protocol is not MCP. Its current public plug-in system uses JSON-RPC 2.0.",{},{"id":962,"data":1812,"type":544,"tunes":1814},{"text":1813},"However, a G-Assist plug-in can connect to an MCP server.",{},{"id":967,"data":1816,"type":544,"tunes":1818},{"text":1817},"NVIDIA's current version 0.2.2 includes an Elgato integration that can invoke actions exposed through the Elgato Stream Deck MCP server.",{},{"id":972,"data":1820,"type":552,"tunes":1823},{"body":1821,"title":1822,"variant":594},"\u003Cstrong>G-Assist ↔ its plug-in:\u003C\u002Fstrong> NVIDIA Protocol V2 \u002F JSON-RPC 2.0.\u003Cbr>\u003Cstrong>Plug-in ↔ another tool ecosystem:\u003C\u002Fstrong> can use MCP when that integration supports it.","Important protocol distinction",{},{"id":978,"data":1825,"type":572,"tunes":1827},{"text":1826,"level":47},"Why this matters beyond RGB lights",{},{"id":983,"data":1829,"type":544,"tunes":1831},{"text":1830},"The plug-in architecture turns G-Assist from a fixed assistant into a local tool router.",{},{"id":988,"data":1833,"type":544,"tunes":1835},{"text":1834},"The same pattern can connect an SLM to monitoring tools, peripherals, APIs, automation systems, local applications or external services.",{},{"id":993,"data":1837,"type":544,"tunes":1839},{"text":1838},"The important architectural unit is therefore not the chat window. It is the boundary between natural-language intent and structured tool execution.",{},{"id":998,"data":1841,"type":572,"tunes":1843},{"text":1842,"level":47},"The Local Agent Stack",{},{"id":1003,"data":1845,"type":625,"tunes":1869},{"steps":1846,"title":1868,"orientation":624},[1847,1850,1853,1856,1859,1862,1865],{"label":1848,"description":1849},"1. User intent","Natural language or voice command.",{"label":1851,"description":1852},"2. Local SLM","Understands the request and chooses a capability.",{"label":1854,"description":1855},"3. Knowledge \u002F context","Provides product knowledge, recommendations or information needed for the decision.",{"label":1857,"description":1858},"4. Live system state","Provides current hardware, driver, performance or configuration information when supported.",{"label":1860,"description":1861},"5. Tool selection","Built-in function or plug-in is chosen.",{"label":1863,"description":1864},"6. Structured execution","The function receives arguments and performs the real action.",{"label":1866,"description":1867},"7. Result verification","The tool returns status or data and the model explains what happened.","A useful way to think about G-Assist",{},{"id":1030,"data":1871,"type":572,"tunes":1873},{"text":1872,"level":47},"Why tool boundaries are a safety feature",{},{"id":1035,"data":1875,"type":544,"tunes":1877},{"text":1876},"An AI assistant that could execute arbitrary operating-system commands would be far more powerful, but also much harder to constrain.",{},{"id":1040,"data":1879,"type":544,"tunes":1881},{"text":1880},"G-Assist instead exposes defined functions with known parameters.",{},{"id":1045,"data":1883,"type":544,"tunes":1885},{"text":1884},"That means the model can only perform actions that the built-in function set or installed plug-ins make available.",{},{"id":1050,"data":1887,"type":544,"tunes":1889},{"text":1888},"This does not remove all risk, especially with third-party plug-ins, but it creates a clearer permission and capability boundary than unrestricted shell access.",{},{"id":1055,"data":1891,"type":572,"tunes":1893},{"text":1892,"level":47},"The Tool-Authority Boundary",{},{"id":1060,"data":1895,"type":676,"tunes":1915},{"rows":1896,"title":1909,"layout":668,"columns":1910},[1897,1900,1903,1906],{"id":703,"label":1898,"values":1899},"GPU tuning",[13,13],{"id":1067,"label":1901,"values":1902},"Files",[13,13],{"id":1071,"label":1904,"values":1905},"Internet",[13,13],{"id":1075,"label":1907,"values":1908},"Peripheral control",[13,13],"What the assistant can understand vs what it is allowed to do",[1911,1913],{"id":652,"label":1912},"Model may understand",{"id":1083,"label":1914},"Tool authority",{},{"id":1087,"data":1917,"type":572,"tunes":1919},{"text":1918,"level":47},"Why G-Assist can temporarily reduce game performance",{},{"id":1092,"data":1921,"type":544,"tunes":1923},{"text":1922},"The local-model architecture has a straightforward consequence: the AI and the game can compete for the same GPU.",{},{"id":1097,"data":1925,"type":544,"tunes":1927},{"text":1926},"NVIDIA explicitly warns that render rate or inference speed can briefly dip while G-Assist is processing a request during a GPU-heavy workload.",{},{"id":1102,"data":1929,"type":544,"tunes":1931},{"text":1930},"Once inference finishes, those GPU resources return to the game.",{},{"id":1107,"data":1933,"type":544,"tunes":1935},{"text":1934},"This is different from a cloud assistant, where most model inference happens on a remote server and does not consume the gaming GPU.",{},{"id":1112,"data":1937,"type":572,"tunes":1939},{"text":1938,"level":47},"The Local Assistant Resource Test",{},{"id":1117,"data":1941,"type":625,"tunes":1962},{"steps":1942,"title":1961,"orientation":624},[1943,1946,1949,1952,1955,1958],{"label":1944,"description":1945},"1. Check installed VRAM","The current G-Assist baseline is an RTX GPU with at least 6 GB VRAM.",{"label":1947,"description":1948},"2. Check free VRAM during the actual game","Installed capacity is not the same as free capacity.",{"label":1950,"description":1951},"3. Choose Reasoning or Flash Mode appropriately","Use the lighter mode when resource pressure matters more than deep reasoning.",{"label":1953,"description":1954},"4. Measure inference-time frame-rate dips","Watch the game while asking G-Assist to perform tasks.",{"label":1956,"description":1957},"5. Inspect tool authority","Know exactly which built-in functions and plug-ins can change your system.",{"label":1959,"description":1960},"6. Treat third-party plug-ins as software","Review their source, permissions, network access and stored credentials.","How to judge whether a local gaming assistant fits your PC",{},{"id":1141,"data":1964,"type":572,"tunes":1966},{"text":1965,"level":47},"Why plug-ins deserve the same scrutiny as any other software",{},{"id":1146,"data":1968,"type":544,"tunes":1970},{"text":1969},"A plug-in can connect the assistant to APIs, peripheral applications and online services.",{},{"id":1151,"data":1972,"type":544,"tunes":1974},{"text":1973},"That means a plug-in may handle configuration values, credentials or external requests depending on what it was built to do.",{},{"id":1156,"data":1976,"type":544,"tunes":1978},{"text":1977},"NVIDIA's repository explicitly provides a config.json location for plug-in settings and warns developers not to commit credentials.",{},{"id":1161,"data":1980,"type":544,"tunes":1982},{"text":1981},"The correct security question is therefore not only “Is G-Assist local?” but also “What does each installed plug-in connect to?”",{},{"id":1166,"data":1984,"type":572,"tunes":1986},{"text":1985,"level":47},"G-Assist is closer to an agent than a chatbot",{},{"id":1171,"data":1988,"type":544,"tunes":1990},{"text":1989},"A chatbot mainly produces language.",{},{"id":1176,"data":1992,"type":544,"tunes":1994},{"text":1993},"An agent interprets a goal, observes relevant information, chooses an action, calls a tool and evaluates the result.",{},{"id":1181,"data":1996,"type":544,"tunes":1998},{"text":1997},"G-Assist now fits that second description much more closely because it can coordinate multiple actions, inspect supported PC state and invoke real tools.",{},{"id":1186,"data":2000,"type":737,"tunes":2005},{"url":2001,"title":2002,"excerpt":2003,"ctaLabel":2004},"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","PUBG Ally Shows Why AI Teammates Need Two Brains: Fast Reflexes and Slow Reasoning","A game-agent architecture example showing the separation between reasoning, live state, tools and deterministic execution.","Read the PUBG Ally architecture guide",{},{"id":1194,"data":2007,"type":572,"tunes":2009},{"text":2008,"level":47},"What G-Assist still is not",{},{"id":1199,"data":2011,"type":544,"tunes":2013},{"text":2012},"NVIDIA explicitly describes G-Assist as a specialized local assistant, not a general-purpose conversational AI.",{},{"id":1204,"data":2015,"type":544,"tunes":2017},{"text":2016},"Its value comes from understanding a focused set of PC and gaming tasks and having tools connected to those tasks.",{},{"id":1209,"data":2019,"type":544,"tunes":2021},{"text":2020},"That focus is important because a smaller local model can be useful when the surrounding system gives it strong tools and clear boundaries.",{},{"id":1214,"data":2023,"type":572,"tunes":2025},{"text":2024,"level":47},"What changed in the current versions?",{},{"id":1219,"data":2027,"type":544,"tunes":2029},{"text":2028},"The current public release history shows G-Assist moving steadily toward a more capable local agent.",{},{"id":1224,"data":2031,"type":668,"tunes":2046},{"content":2032,"stretched":1245,"withHeadings":15},[2033,2036,2038,2040,2042,2044],[2034,2035],"Version","Important change",[1231,2037],"Lighter model, all RTX GPUs with 6 GB+ VRAM, community plug-ins",[1234,2039],"Laptop optimization, BatteryBoost and WhisperMode controls",[1237,2041],"Reasoning Mode, Flash Mode, multi-action prompts, new device controls",[1240,2043],"Improved knowledge system, better recommendations, RTX feature controls",[1243,2045],"Elgato Stream Deck integration through an MCP server",{},{"id":1248,"data":2048,"type":572,"tunes":2050},{"text":2049,"level":47},"What would change this answer?",{},{"id":1253,"data":2052,"type":544,"tunes":2054},{"text":2053},"G-Assist is still experimental and its architecture is evolving.",{},{"id":1258,"data":2056,"type":544,"tunes":2058},{"text":2057},"The model size, VRAM requirements, tool set, plug-in protocol and hardware support can all change in future releases.",{},{"id":1263,"data":2060,"type":544,"tunes":2062},{"text":2061},"A future version could also move some inference to an NPU or introduce broader MCP integration, but that should not be assumed until NVIDIA documents it.",{},{"id":1268,"data":2064,"type":572,"tunes":2066},{"text":2065,"level":47},"Limitations",{},{"id":1273,"data":2068,"type":544,"tunes":2070},{"text":2069},"This article describes NVIDIA's public G-Assist product documentation and public plug-in architecture as of September 2026.",{},{"id":1278,"data":2072,"type":544,"tunes":2074},{"text":2073},"NVIDIA does not publicly document every internal detail of its knowledge and recommendation pipeline, so this article does not claim that every knowledge answer uses RAG or any other specific retrieval implementation.",{},{"id":1283,"data":2076,"type":544,"tunes":2078},{"text":2077},"Third-party plug-ins can have behavior and network access beyond NVIDIA's built-in functions, so each plug-in should be evaluated separately.",{},{"id":1288,"data":2080,"type":572,"tunes":2082},{"text":2081,"level":47},"Conclusion",{},{"id":1293,"data":2084,"type":544,"tunes":2086},{"text":2085},"The easiest way to understand Project G-Assist is to stop thinking of it as a chatbot.",{},{"id":1298,"data":2088,"type":544,"tunes":2090},{"text":2089},"The local SLM interprets your request. Knowledge helps it understand the problem. Live system information tells it what is true on your PC. A built-in function or plug-in defines what it is actually allowed to do. The tool performs the action and returns the result.",{},{"id":1303,"data":2092,"type":544,"tunes":2094},{"text":2093},"That is a local agent architecture.",{},{"id":1308,"data":2096,"type":544,"tunes":2098},{"text":2097},"Its strongest idea is not that an 8-billion-parameter model can talk about your GPU. It is that a relatively small local model can become useful when it is connected to well-defined tools, current state and a controlled action boundary.",{},{"id":1313,"data":2100,"type":572,"tunes":2101},{"text":1315,"level":47},{},{"id":1318,"data":2103,"type":1350,"tunes":2127},{"items":2104,"title":2126},[2105,2108,2111,2114,2117,2120,2123],{"id":1322,"answer":2106,"question":2107},"No. Its core language model runs locally on the GeForce RTX GPU and can work offline for supported local functions.","Is G-Assist a cloud chatbot?",{"id":1326,"answer":2109,"question":2110},"NVIDIA currently describes it as a local Llama-based instruct model with 8 billion parameters.","What model does G-Assist use?",{"id":1330,"answer":2112,"question":2113},"No. The model selects a supported built-in function or plug-in, and that tool performs the actual change.","Does the AI model directly change my GPU settings?",{"id":1334,"answer":2115,"question":2116},"Yes. NVIDIA recommends additional free VRAM for the assistant and warns that inference can briefly reduce game render performance.","Does G-Assist use VRAM while gaming?",{"id":1338,"answer":2118,"question":2119},"Not directly. G-Assist's own current plug-in protocol uses JSON-RPC 2.0, although a plug-in can connect to an MCP server.","Are G-Assist plug-ins MCP plug-ins?",{"id":1342,"answer":2121,"question":2122},"Its local assistant can, but individual plug-ins may still require internet access if they call online services.","Can G-Assist work offline?",{"id":1346,"answer":2124,"question":2125},"NVIDIA describes it as a specialized PC and gaming assistant rather than a broad general-purpose conversational model.","Is G-Assist a general AI assistant?","NVIDIA Project G-Assist in plain English",{},{"id":1353,"data":2129,"type":572,"tunes":2131},{"text":2130,"level":47},"Glossary",{},{"id":1358,"data":2133,"type":1391,"tunes":2157},{"title":2134,"entries":2135},"Key G-Assist terms",[2136,2138,2141,2144,2146,2148,2151,2154],{"term":1363,"anchor":1364,"definition":2137},"Small Language Model, a compact language model designed to run locally with lower hardware requirements than large cloud models.",{"term":2139,"anchor":1368,"definition":2140},"Tool calling","The process where a language model chooses a defined function and supplies structured arguments so another component can perform an action.",{"term":2142,"anchor":1372,"definition":2143},"Plug-in","An extension that exposes additional functions or integrations to G-Assist.",{"term":1375,"anchor":1376,"definition":2145},"The structured message protocol used by the current G-Assist Protocol V2 plug-in system.",{"term":1379,"anchor":1380,"definition":2147},"Model Context Protocol, a separate tool and context interoperability protocol that some external integrations can expose.",{"term":2149,"anchor":1383,"definition":2150},"Tool-Authority Boundary","A Figure Rocks model separating what an AI model can understand from what its connected tools actually allow it to do.",{"term":2152,"anchor":1386,"definition":2153},"Local Agent Stack","A Figure Rocks model combining user intent, local SLM, knowledge, live state, tool selection, execution and result verification.",{"term":2155,"anchor":1389,"definition":2156},"Local Assistant Resource Test","A Figure Rocks workflow for evaluating VRAM, inference cost, tool permissions and plug-in risk before using a local gaming assistant.",{},{"id":1394,"data":2159,"type":572,"tunes":2161},{"text":2160,"level":47},"Primary sources",{},{"id":1399,"data":2163,"type":1406,"tunes":2167},{"link":1401,"meta":2164},{"image":2165,"title":1404,"description":2166},{"url":13},"Official current product page covering the local model, supported functions, Reasoning and Flash modes, VRAM requirements, RTX controls, plug-ins and version 0.2.2 MCP-based Elgato integration.",{},{"id":1409,"data":2169,"type":1406,"tunes":2173},{"link":1411,"meta":2170},{"image":2171,"title":1414,"description":2172},{"url":13},"Official public plug-in repository documenting G-Assist's module architecture, plug-in discovery and Protocol V2.",{},{"id":1418,"data":2175,"type":1406,"tunes":2180},{"link":1420,"meta":2176},{"image":2177,"title":2178,"description":2179},{"url":13},"NVIDIA — G-Assist Protocol V2 Migration Guide","Official protocol documentation covering JSON-RPC 2.0, initialization, health checks, execution, streaming, completion and plug-in SDK behavior.",{},{"id":1427,"data":2182,"type":1406,"tunes":2187},{"link":1429,"meta":2183},{"image":2184,"title":2185,"description":2186},{"url":13},"NVIDIA Blog — Lightweight G-Assist Model","Official background on the lower-memory G-Assist model, support for 6 GB RTX GPUs and the community plug-in hub.",{},"2.31.6","NVIDIA Project G-Assist looks like a chatbot, but its real architecture is closer to a local AI agent. A small language model interprets your request, system state provides current PC information, tools perform real actions, and plug-ins extend what the assistant is allowed to control.",{"lang":7,"title":534,"content":536,"contentJson":2191,"excerpt":1436},{"time":538,"blocks":2192,"version":1435},[2193,2196,2199,2202,2205,2208,2211,2214,2217,2220,2223,2233,2236,2239,2242,2245,2260,2263,2266,2269,2272,2285,2288,2291,2294,2297,2300,2303,2306,2309,2312,2315,2318,2321,2324,2327,2330,2333,2336,2339,2342,2345,2348,2361,2364,2367,2370,2373,2382,2385,2388,2391,2394,2411,2414,2417,2420,2423,2426,2429,2432,2435,2438,2441,2452,2455,2458,2461,2464,2467,2470,2485,2488,2491,2494,2497,2500,2503,2513,2516,2519,2522,2525,2528,2531,2534,2537,2540,2543,2546,2549,2552,2555,2558,2561,2571,2574,2577,2580,2583,2586,2589,2592,2595,2598,2601,2604,2607,2610,2613,2624,2627,2639,2642,2647,2652,2657],{"id":541,"data":2194,"type":544,"tunes":2195},{"text":543},{},{"id":547,"data":2197,"type":552,"tunes":2198},{"body":549,"title":550,"variant":551},{},{"id":555,"data":2200,"type":552,"tunes":2201},{"body":557,"title":558,"variant":559},{},{"id":562,"data":2203,"type":566,"tunes":2204},{"title":564,"maxLevel":565,"minLevel":47},{},{"id":569,"data":2206,"type":572,"tunes":2207},{"text":571,"level":47},{},{"id":575,"data":2209,"type":544,"tunes":2210},{"text":577},{},{"id":580,"data":2212,"type":544,"tunes":2213},{"text":582},{},{"id":585,"data":2215,"type":544,"tunes":2216},{"text":587},{},{"id":590,"data":2218,"type":552,"tunes":2219},{"body":592,"title":593,"variant":594},{},{"id":597,"data":2221,"type":572,"tunes":2222},{"text":599,"level":47},{},{"id":602,"data":2224,"type":625,"tunes":2232},{"steps":2225,"title":623,"orientation":624},[2226,2227,2228,2229,2230,2231],{"label":606,"description":607},{"label":609,"description":610},{"label":612,"description":613},{"label":615,"description":616},{"label":618,"description":619},{"label":621,"description":622},{},{"id":628,"data":2234,"type":572,"tunes":2235},{"text":630,"level":47},{},{"id":633,"data":2237,"type":544,"tunes":2238},{"text":635},{},{"id":638,"data":2240,"type":544,"tunes":2241},{"text":640},{},{"id":643,"data":2243,"type":544,"tunes":2244},{"text":645},{},{"id":648,"data":2246,"type":676,"tunes":2259},{"rows":2247,"title":667,"layout":668,"columns":2256},[2248,2250,2252,2254],{"id":652,"label":653,"values":2249},[13,13],{"id":656,"label":657,"values":2251},[13,13],{"id":660,"label":661,"values":2253},[13,13],{"id":664,"label":665,"values":2255},[13,13],[2257,2258],{"id":671,"label":672},{"id":674,"label":675},{},{"id":679,"data":2261,"type":572,"tunes":2262},{"text":681,"level":47},{},{"id":684,"data":2264,"type":544,"tunes":2265},{"text":686},{},{"id":689,"data":2267,"type":544,"tunes":2268},{"text":691},{},{"id":694,"data":2270,"type":544,"tunes":2271},{"text":696},{},{"id":699,"data":2273,"type":676,"tunes":2284},{"rows":2274,"title":714,"layout":668,"columns":2281},[2275,2277,2279],{"id":703,"label":704,"values":2276},[13,13],{"id":707,"label":708,"values":2278},[13,13],{"id":711,"label":712,"values":2280},[13,13],[2282,2283],{"id":717,"label":718},{"id":720,"label":721},{},{"id":724,"data":2286,"type":552,"tunes":2287},{"body":726,"title":727,"variant":728},{},{"id":731,"data":2289,"type":737,"tunes":2290},{"url":733,"title":734,"excerpt":735,"ctaLabel":736},{},{"id":740,"data":2292,"type":572,"tunes":2293},{"text":742,"level":47},{},{"id":745,"data":2295,"type":544,"tunes":2296},{"text":747},{},{"id":750,"data":2298,"type":544,"tunes":2299},{"text":752},{},{"id":755,"data":2301,"type":544,"tunes":2302},{"text":757},{},{"id":760,"data":2304,"type":572,"tunes":2305},{"text":762,"level":47},{},{"id":765,"data":2307,"type":544,"tunes":2308},{"text":767},{},{"id":770,"data":2310,"type":544,"tunes":2311},{"text":772},{},{"id":775,"data":2313,"type":544,"tunes":2314},{"text":777},{},{"id":780,"data":2316,"type":544,"tunes":2317},{"text":782},{},{"id":785,"data":2319,"type":572,"tunes":2320},{"text":787,"level":47},{},{"id":790,"data":2322,"type":544,"tunes":2323},{"text":792},{},{"id":795,"data":2325,"type":544,"tunes":2326},{"text":797},{},{"id":800,"data":2328,"type":544,"tunes":2329},{"text":802},{},{"id":805,"data":2331,"type":544,"tunes":2332},{"text":807},{},{"id":810,"data":2334,"type":552,"tunes":2335},{"body":812,"title":813,"variant":728},{},{"id":816,"data":2337,"type":737,"tunes":2338},{"url":818,"title":819,"excerpt":820,"ctaLabel":821},{},{"id":824,"data":2340,"type":572,"tunes":2341},{"text":826,"level":47},{},{"id":829,"data":2343,"type":544,"tunes":2344},{"text":831},{},{"id":834,"data":2346,"type":544,"tunes":2347},{"text":836},{},{"id":839,"data":2349,"type":676,"tunes":2360},{"rows":2350,"title":826,"layout":668,"columns":2357},[2351,2353,2355],{"id":843,"label":844,"values":2352},[13,13],{"id":847,"label":848,"values":2354},[13,13],{"id":851,"label":852,"values":2356},[13,13],[2358,2359],{"id":856,"label":857},{"id":859,"label":860},{},{"id":863,"data":2362,"type":572,"tunes":2363},{"text":865,"level":47},{},{"id":868,"data":2365,"type":544,"tunes":2366},{"text":870},{},{"id":873,"data":2368,"type":544,"tunes":2369},{"text":875},{},{"id":878,"data":2371,"type":544,"tunes":2372},{"text":880},{},{"id":883,"data":2374,"type":625,"tunes":2381},{"steps":2375,"title":901,"orientation":624},[2376,2377,2378,2379,2380],{"label":887,"description":888},{"label":890,"description":891},{"label":893,"description":894},{"label":896,"description":897},{"label":899,"description":900},{},{"id":904,"data":2383,"type":572,"tunes":2384},{"text":906,"level":47},{},{"id":909,"data":2386,"type":544,"tunes":2387},{"text":911},{},{"id":914,"data":2389,"type":544,"tunes":2390},{"text":916},{},{"id":919,"data":2392,"type":544,"tunes":2393},{"text":921},{},{"id":924,"data":2395,"type":676,"tunes":2410},{"rows":2396,"title":942,"layout":668,"columns":2407},[2397,2399,2401,2403,2405],{"id":928,"label":928,"values":2398},[13,13],{"id":931,"label":931,"values":2400},[13,13],{"id":934,"label":934,"values":2402},[13,13],{"id":937,"label":937,"values":2404},[13,13],{"id":940,"label":940,"values":2406},[13,13],[2408,2409],{"id":945,"label":946},{"id":948,"label":949},{},{"id":952,"data":2412,"type":572,"tunes":2413},{"text":954,"level":47},{},{"id":957,"data":2415,"type":544,"tunes":2416},{"text":959},{},{"id":962,"data":2418,"type":544,"tunes":2419},{"text":964},{},{"id":967,"data":2421,"type":544,"tunes":2422},{"text":969},{},{"id":972,"data":2424,"type":552,"tunes":2425},{"body":974,"title":975,"variant":594},{},{"id":978,"data":2427,"type":572,"tunes":2428},{"text":980,"level":47},{},{"id":983,"data":2430,"type":544,"tunes":2431},{"text":985},{},{"id":988,"data":2433,"type":544,"tunes":2434},{"text":990},{},{"id":993,"data":2436,"type":544,"tunes":2437},{"text":995},{},{"id":998,"data":2439,"type":572,"tunes":2440},{"text":1000,"level":47},{},{"id":1003,"data":2442,"type":625,"tunes":2451},{"steps":2443,"title":1027,"orientation":624},[2444,2445,2446,2447,2448,2449,2450],{"label":1007,"description":1008},{"label":1010,"description":1011},{"label":1013,"description":1014},{"label":1016,"description":1017},{"label":1019,"description":1020},{"label":1022,"description":1023},{"label":1025,"description":1026},{},{"id":1030,"data":2453,"type":572,"tunes":2454},{"text":1032,"level":47},{},{"id":1035,"data":2456,"type":544,"tunes":2457},{"text":1037},{},{"id":1040,"data":2459,"type":544,"tunes":2460},{"text":1042},{},{"id":1045,"data":2462,"type":544,"tunes":2463},{"text":1047},{},{"id":1050,"data":2465,"type":544,"tunes":2466},{"text":1052},{},{"id":1055,"data":2468,"type":572,"tunes":2469},{"text":1057,"level":47},{},{"id":1060,"data":2471,"type":676,"tunes":2484},{"rows":2472,"title":1078,"layout":668,"columns":2481},[2473,2475,2477,2479],{"id":703,"label":1064,"values":2474},[13,13],{"id":1067,"label":1068,"values":2476},[13,13],{"id":1071,"label":1072,"values":2478},[13,13],{"id":1075,"label":1076,"values":2480},[13,13],[2482,2483],{"id":652,"label":1081},{"id":1083,"label":1084},{},{"id":1087,"data":2486,"type":572,"tunes":2487},{"text":1089,"level":47},{},{"id":1092,"data":2489,"type":544,"tunes":2490},{"text":1094},{},{"id":1097,"data":2492,"type":544,"tunes":2493},{"text":1099},{},{"id":1102,"data":2495,"type":544,"tunes":2496},{"text":1104},{},{"id":1107,"data":2498,"type":544,"tunes":2499},{"text":1109},{},{"id":1112,"data":2501,"type":572,"tunes":2502},{"text":1114,"level":47},{},{"id":1117,"data":2504,"type":625,"tunes":2512},{"steps":2505,"title":1138,"orientation":624},[2506,2507,2508,2509,2510,2511],{"label":1121,"description":1122},{"label":1124,"description":1125},{"label":1127,"description":1128},{"label":1130,"description":1131},{"label":1133,"description":1134},{"label":1136,"description":1137},{},{"id":1141,"data":2514,"type":572,"tunes":2515},{"text":1143,"level":47},{},{"id":1146,"data":2517,"type":544,"tunes":2518},{"text":1148},{},{"id":1151,"data":2520,"type":544,"tunes":2521},{"text":1153},{},{"id":1156,"data":2523,"type":544,"tunes":2524},{"text":1158},{},{"id":1161,"data":2526,"type":544,"tunes":2527},{"text":1163},{},{"id":1166,"data":2529,"type":572,"tunes":2530},{"text":1168,"level":47},{},{"id":1171,"data":2532,"type":544,"tunes":2533},{"text":1173},{},{"id":1176,"data":2535,"type":544,"tunes":2536},{"text":1178},{},{"id":1181,"data":2538,"type":544,"tunes":2539},{"text":1183},{},{"id":1186,"data":2541,"type":737,"tunes":2542},{"url":1188,"title":1189,"excerpt":1190,"ctaLabel":1191},{},{"id":1194,"data":2544,"type":572,"tunes":2545},{"text":1196,"level":47},{},{"id":1199,"data":2547,"type":544,"tunes":2548},{"text":1201},{},{"id":1204,"data":2550,"type":544,"tunes":2551},{"text":1206},{},{"id":1209,"data":2553,"type":544,"tunes":2554},{"text":1211},{},{"id":1214,"data":2556,"type":572,"tunes":2557},{"text":1216,"level":47},{},{"id":1219,"data":2559,"type":544,"tunes":2560},{"text":1221},{},{"id":1224,"data":2562,"type":668,"tunes":2570},{"content":2563,"stretched":1245,"withHeadings":15},[2564,2565,2566,2567,2568,2569],[1228,1229],[1231,1232],[1234,1235],[1237,1238],[1240,1241],[1243,1244],{},{"id":1248,"data":2572,"type":572,"tunes":2573},{"text":1250,"level":47},{},{"id":1253,"data":2575,"type":544,"tunes":2576},{"text":1255},{},{"id":1258,"data":2578,"type":544,"tunes":2579},{"text":1260},{},{"id":1263,"data":2581,"type":544,"tunes":2582},{"text":1265},{},{"id":1268,"data":2584,"type":572,"tunes":2585},{"text":1270,"level":47},{},{"id":1273,"data":2587,"type":544,"tunes":2588},{"text":1275},{},{"id":1278,"data":2590,"type":544,"tunes":2591},{"text":1280},{},{"id":1283,"data":2593,"type":544,"tunes":2594},{"text":1285},{},{"id":1288,"data":2596,"type":572,"tunes":2597},{"text":1290,"level":47},{},{"id":1293,"data":2599,"type":544,"tunes":2600},{"text":1295},{},{"id":1298,"data":2602,"type":544,"tunes":2603},{"text":1300},{},{"id":1303,"data":2605,"type":544,"tunes":2606},{"text":1305},{},{"id":1308,"data":2608,"type":544,"tunes":2609},{"text":1310},{},{"id":1313,"data":2611,"type":572,"tunes":2612},{"text":1315,"level":47},{},{"id":1318,"data":2614,"type":1350,"tunes":2623},{"items":2615,"title":1349},[2616,2617,2618,2619,2620,2621,2622],{"id":1322,"answer":1323,"question":1324},{"id":1326,"answer":1327,"question":1328},{"id":1330,"answer":1331,"question":1332},{"id":1334,"answer":1335,"question":1336},{"id":1338,"answer":1339,"question":1340},{"id":1342,"answer":1343,"question":1344},{"id":1346,"answer":1347,"question":1348},{},{"id":1353,"data":2625,"type":572,"tunes":2626},{"text":1355,"level":47},{},{"id":1358,"data":2628,"type":1391,"tunes":2638},{"title":1360,"entries":2629},[2630,2631,2632,2633,2634,2635,2636,2637],{"term":1363,"anchor":1364,"definition":1365},{"term":1367,"anchor":1368,"definition":1369},{"term":1371,"anchor":1372,"definition":1373},{"term":1375,"anchor":1376,"definition":1377},{"term":1379,"anchor":1380,"definition":1381},{"term":1057,"anchor":1383,"definition":1384},{"term":1000,"anchor":1386,"definition":1387},{"term":1114,"anchor":1389,"definition":1390},{},{"id":1394,"data":2640,"type":572,"tunes":2641},{"text":1396,"level":47},{},{"id":1399,"data":2643,"type":1406,"tunes":2646},{"link":1401,"meta":2644},{"image":2645,"title":1404,"description":1405},{"url":13},{},{"id":1409,"data":2648,"type":1406,"tunes":2651},{"link":1411,"meta":2649},{"image":2650,"title":1414,"description":1415},{"url":13},{},{"id":1418,"data":2653,"type":1406,"tunes":2656},{"link":1420,"meta":2654},{"image":2655,"title":1423,"description":1424},{"url":13},{},{"id":1427,"data":2658,"type":1406,"tunes":2661},{"link":1429,"meta":2659},{"image":2660,"title":1432,"description":1433},{"url":13},{},"Post erfolgreich abgerufen",{"items":2664,"source":2737,"manualIds":2738,"manualMatchedIds":2739},[2665,2671,2677,2683,2689,2695,2701,2707,2713,2719,2725,2731],{"id":2666,"slug":2667,"title":2668,"excerpt":2669,"featuredImage":14,"publishedAt":2670},"217","nvidia-reflex-basics-when-it-helps-and-when-it-does-nothing","Основы NVIDIA Reflex: когда это помогает (и когда это бесполезно)","Reflex сокращает задержку очереди рендеринга, когда игра ограничена производительностью ГП и работает стабильно. Узнайте о практических условиях, в которых она помогает, и о ловушках, которые делают её бессмысленной.","2026-02-20T21:00:00.000Z",{"id":2672,"slug":2673,"title":2674,"excerpt":2675,"featuredImage":14,"publishedAt":2676},"159","ethernet-vs-wi-fi-for-gaming-the-real-reasons-ethernet-wins","Ethernet против Wi-Fi для игр: реальные причины, почему Ethernet выигрывает","Ethernet — это не про скорость. Дело в стабильности: меньше скачков, меньше помех и предсказуемый тайминг. Используйте это, чтобы решить, когда Wi-Fi ‘достаточно хорош’.","2026-02-20T13:00:00.000Z",{"id":2678,"slug":2679,"title":2680,"excerpt":2681,"featuredImage":14,"publishedAt":2682},"209","windows-audio-mixer-traps-why-pc-audio-feels-inconsistent-in-games","Ловушки аудиомикшера Windows: почему звук на ПК кажется нестабильным в играх","Звук на ПК кажется непредсказуемым, когда маршрутизация меняется незаметно. Узнайте о ловушках микшера (переключение устройства по умолчанию, улучшения, маршрутизация приложений) и о том, как зафиксировать один стабильный путь.","2026-02-20T23:40:00.000Z",{"id":2684,"slug":2685,"title":2686,"excerpt":2687,"featuredImage":14,"publishedAt":2688},"207","120hz-feels-worse-the-diagnosis-checklist-wrong-mode-vrr-range-caps","120 Гц ощущаются хуже? Чек-лист для диагностики (неверный режим, диапазон VRR, ограничения)","Более высокая частота обновления может выявить нестабильность. Используйте этот чек-лист, чтобы диагностировать, почему 120 Гц ощущаются хуже: неверный режим, неверный путь обновления, проблемы с диапазоном VRR или отсутствие ограничений.","2026-02-20T20:30:00.000Z",{"id":2690,"slug":2691,"title":2692,"excerpt":2693,"featuredImage":14,"publishedAt":2694},"142","display-cable-and-port-basics-fixing-120hz-vrr-and-hdr-handshake-issues","Основы кабелей и портов дисплея: решение проблем согласования 120 Гц, VRR и HDR","Многие «проблемы с функциями» — это проблемы согласования: неверный порт, неверный кабель, неверный режим ввода. Используйте эту базу, чтобы восстановить 120 Гц, VRR и HDR.","2026-02-20T11:30:00.000Z",{"id":2696,"slug":2697,"title":2698,"excerpt":2699,"featuredImage":14,"publishedAt":2700},"246","router-checklist-for-gaming-the-settings-that-actually-matter","Чек-лист по настройке роутера для игр: настройки, которые действительно важны","Большинство настроек роутера не помогают. А эти помогают: управление очередями под нагрузкой, стабильная работа Wi-Fi и отказ от функций, добавляющих задержку или нестабильность.","2026-02-21T01:30:00.000Z",{"id":2702,"slug":2703,"title":2704,"excerpt":2705,"featuredImage":14,"publishedAt":2706},"172","display-modes-glossary-game-mode-pc-mode-filmmaker-mode-what-they-really-change","Глоссарий режимов изображения: Игровой режим, Режим ПК, Режим Filmmaker (Что они меняют на самом деле)","Режимы отображения — это не просто косметика. Они меняют обработку, передачу цветности и задержку. Используйте этот глоссарий, чтобы выбрать правильный режим для четкости и ощущений в играх.","2026-02-20T14:00:00.000Z",{"id":2708,"slug":2709,"title":2710,"excerpt":2711,"featuredImage":14,"publishedAt":2712},"199","wi-fi-bands-decision-2-4-vs-5-vs-6e-gaming-stability-first","Выбор Wi-Fi диапазонов: 2.4 vs 5 vs 6E (Стабильность в играх прежде всего)","Выбирайте Wi-Fi диапазоны по стабильности, а не по хайпу. Используйте это руководство, чтобы выбрать 2.4, 5 или 6E на основе расстояния, загруженности и реального поведения джиттера.","2026-02-20T18:00:00.000Z",{"id":2714,"slug":2715,"title":2716,"excerpt":2717,"featuredImage":14,"publishedAt":2718},"174","windows-game-mode-myths-what-it-does-and-what-actually-matters","Мифы об игровом режиме Windows: что он делает (и что на самом деле важно)","Игровой режим Windows — это не волшебный переключатель задержки. Наибольший выигрыш по-прежнему обеспечивают стабильное время кадра и контроль фоновой нагрузки. Используйте его, но не боготворите.","2026-02-20T15:00:00.000Z",{"id":2720,"slug":2721,"title":2722,"excerpt":2723,"featuredImage":14,"publishedAt":2724},"96","game-mode-on-tvs-and-monitors-the-one-setting-that-changes-everything","Игровой режим на телевизорах и мониторах: настройка, которая меняет всё","Если игра кажется тяжелой, первым делом проверьте игровой режим. Узнайте, что отключает игровой режим, почему он снижает задержку и как проверить, что он действительно работает.","2026-02-19T11:00:00.000Z",{"id":2726,"slug":2727,"title":2728,"excerpt":2729,"featuredImage":14,"publishedAt":2730},"180","router-checklist-v2-the-12-settings-that-prevent-lag-spikes","Чек-лист для роутера v2: 12 настроек, предотвращающих скачки задержки","Большинство скачков задержки возникают из-за нагрузки и нестабильности, а не из-за ‘плохого пинга’. Используйте этот чек-лист для роутера, чтобы стабилизировать задержку под нагрузкой перед покупкой нового оборудования.","2026-02-20T16:00:00.000Z",{"id":2732,"slug":2733,"title":2734,"excerpt":2735,"featuredImage":14,"publishedAt":2736},"206","display-processing-traps-the-settings-that-secretly-ruin-clarity-and-feel","Ловушки обработки дисплея: настройки, которые тайно портят четкость и ощущения","Многие дисплеи поставляются с обработкой, которая выглядит «приятно» в фильмах, но портит игровой процесс: дополнительная задержка, артефакты и нестабильность. Вот краткий список того, что нужно отключить, и почему.","2026-02-21T00:22:00.000Z","fallback",[],[]]