Фреймворк ENPIRE от NVIDIA позволяет агентам ИИ автономно обучать роботов

Исследователи лаборатории NVIDIA GEAR вместе с соавторами из Университета Карнеги — Меллон и Калифорнийского университета в Беркли разработали ENPIRE — агентную «обвязку» (agent harness), которая позволяет агентам для ИИ-кодинга автономно управлять обучением роботов, говорится в научной статье, загруженной 16 June 2026. В рамках внедрения удалось обучить роботов выполнять задачи, включая перерезание стяжек для кабелей и установку GPU в разъёмы на материнской плате. Джим Фан, директор по ИИ в NVIDIA, в посте в LinkedIn заявил, что часть лаборатории NVIDIA GEAR теперь самостоятельно улучшает процессы за ночь, пока исследователи утром просматривают отчёты.

ENPIRE Framework Enables Autonomous Robot Training

ENPIRE — агентная «обвязка» (agent harness), которая оборачивает модели ИИ, чтобы дать им возможность использовать различные инструменты, при этом предоставляя функции вроде памяти, контекста, ограничений и циклов обратной связи. Фреймворк был разработан исследователями в области робототехники из лаборатории NVIDIA GEAR (Generalist Embodied Agent Research). Агентам для ИИ-кодинга, использующим этот фреймворк, выделили лабораторию с набором роботизированных манипуляторов, вычислительные ресурсы и бюджет токенов для обучения роботов выполнению различных задач.

Four-Module Architecture Supports AI Agent Operations

У «обвязки» ENPIRE есть четыре модуля, которые позволяют агентам для ИИ-кодинга выполнять автоматический сброс и верификацию задач, уточнять политики, направляющие поведение роботов, оценивать такие политики на нескольких физических роботах, работающих параллельно, и устранять сбои за счёт анализа логов, загрузки научных материалов и улучшения инфраструктуры обучения и кода алгоритмов. Более технические детали доступны в научной статье, загруженной 16 June 2026.

Three AI Coding Agents Tested Across Multiple Robots

«Обвязку» протестировали с тремя разными агентами для ИИ-кодинга: Codex от OpenAI с GPT-5.5, Claude Code от Anthropic с Opus 4,7 и Kimi Code от Moonshot AI с Kimi K2,6. Команды агентов независимо разработали различные алгоритмические подходы к обучению роботов, проверили их в экспериментах в реальной среде, а затем оставили любые изменения, которые помогали повышать общую вероятность успеха на повторяющихся циклах самостоятельного тестирования.

NVIDIA Plans Open-Source Release of Framework

Джим Фан заявил, что команда будет открывать исходный код всего фреймворка, чтобы каждый мог разместить у себя дома собственную самозапускающуюся роботолабораторию. Фан также описал цель такого обучения роботов, управляемого ИИ: по его словам, исследователь может взять отпуск, а основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг этого не заметит.

FAQ

Что такое ENPIRE и кто его разработал?

ENPIRE — агентная «обвязка» (agent harness) для агентов, разработанная исследователями лаборатории NVIDIA GEAR вместе с соавторами из Университета Карнеги — Меллон и Калифорнийского университета в Беркли. Фреймворк позволяет агентам для ИИ-кодинга автономно управлять обучением роботов, оборачивая модели ИИ для обеспечения возможностей вроде памяти, контекста, ограничений и циклов обратной связи.

Какие задачи агенты ИИ успешно освоили в обучении роботов с помощью ENPIRE?

Агенты для ИИ-кодинга, использующие фреймворк ENPIRE, успешно обучили роботов перерезать стяжки для кабелей и вставлять GPU в тонкие разъёмы на материнских платах. Агенты выстроили режим обучения, когда им предоставили лабораторию с роботизированными манипуляторами, вычислительные ресурсы и бюджет токенов для обучения роботов выполнению различных задач.