Kerangka ENPIRE milik NVIDIA Memungkinkan Agen AI Melatih Robot Secara Otonom

Peneliti NVIDIA GEAR lab bersama kolaborator dari Carnegie Mellon University dan UC Berkeley mengembangkan ENPIRE, sebuah framework agent harness yang memungkinkan AI coding agents mengarahkan pelatihan robot secara otonom, menurut sebuah paper penelitian yang diunggah pada 16 Juni 2026. Framework tersebut berhasil melatih robot untuk melakukan tugas termasuk memotong zip ties dan memasukkan GPU ke soket motherboard. Jim Fan, direktur AI di NVIDIA, menyatakan dalam unggahan LinkedIn bahwa sebagian dari NVIDIA GEAR lab kini melakukan self-improve setiap malam, sementara para peneliti meninjau laporan pada pagi hari.

Kerangka ENPIRE Memungkinkan Pelatihan Robot Otonom

ENPIRE adalah agent harness framework yang membungkus model AI untuk memungkinkan penggunaannya dengan berbagai tools, sekaligus menyediakan kapabilitas seperti memori, konteks, constraint, dan feedback loops. Kerangka ini dikembangkan oleh peneliti robotika di lab NVIDIA GEAR (Generalist Embodied Agent Research). AI coding agents yang menggunakan framework ini diberi sebuah lab berisi lengan robot, sumber daya komputasi, dan anggaran token untuk mengajari robot berbagai tugas.

Arsitektur Empat Modul Mendukung Operasi AI Agent

Harness ENPIRE memiliki empat modul yang memungkinkan AI coding agents melakukan automatic reset dan verifikasi pada tugas, menyempurnakan policy yang mengarahkan perilaku robot, mengevaluasi policy tersebut di beberapa robot fisik yang bekerja secara paralel, serta mengatasi kegagalan dengan menganalisis log, menyerap paper penelitian, dan meningkatkan infrastruktur pelatihan serta kode algoritma. Detail teknis lebih lanjut tersedia dalam paper penelitian yang diunggah pada 16 Juni 2026.

Tiga AI Coding Agents Diuji di Beberapa Robot

Harness tersebut diuji dengan tiga AI coding agents berbeda: Codex milik OpenAI dengan GPT-5.5, Claude Code milik Anthropic dengan Opus 4.7, dan Kimi Code milik Moonshot AI dengan Kimi K2.6. Tim-tim dari coding agents secara independen mengembangkan pendekatan algoritmik yang berbeda untuk pelatihan robot, mengujinya dalam eksperimen dunia nyata, lalu mempertahankan perubahan apa pun yang membantu meningkatkan overall success rate dalam siklus pengujian mandiri yang berulang.

NVIDIA Berencana Rilis Open-Source Framework

Jim Fan menyatakan tim akan mengopen-sourcing semuanya agar siapa pun bisa meng-host lab robot yang berjalan sendiri di rumah. Fan juga menguraikan tujuan pelatihan robot yang diarahkan AI tersebut, dengan mengatakan bahwa peneliti bisa berlibur dan pendiri serta CEO NVIDIA Jensen Huang tidak akan menyadarinya.

FAQ

Apa itu ENPIRE dan siapa yang mengembangkannya?

ENPIRE adalah agent harness framework yang dikembangkan oleh peneliti NVIDIA GEAR lab bersama kolaborator dari Carnegie Mellon University dan UC Berkeley. Framework ini memungkinkan AI coding agents mengarahkan pelatihan robot secara otonom dengan membungkus model AI untuk menyediakan kapabilitas seperti memori, konteks, constraint, dan feedback loops.

Tugas apa yang berhasil dilatih oleh AI agents untuk membuat robot melakukan menggunakan ENPIRE?

AI coding agents yang menggunakan framework ENPIRE berhasil melatih robot untuk memotong zip ties dan memasukkan GPU ke soket tipis pada motherboard. Agen-agen tersebut menemukan regimen pelatihan ketika diberi lab penuh lengan robot, sumber daya komputasi, dan anggaran token untuk mengajari robot berbagai tugas.