A estrutura ENPIRE da NVIDIA permite que agentes de IA treinem robôs de forma autônoma

Pesquisadores do laboratório NVIDIA GEAR, ao lado de colaboradores da Carnegie Mellon University e da UC Berkeley, desenvolveram a ENPIRE, uma estrutura de acoplamento (agent harness) que permite que agentes de IA para programação direcionem o treinamento de robôs de forma autônoma, segundo um artigo de pesquisa enviado em 16 de junho de 2026. A estrutura treinou com sucesso robôs para executar tarefas incluindo cortar abraçadeiras de zip e inserir GPUs em soquetes da placa-mãe. Jim Fan, diretor de IA da NVIDIA, disse em uma postagem no LinkedIn que parte do laboratório NVIDIA GEAR agora se autoaperfeiçoa durante a noite, enquanto pesquisadores analisam relatórios pela manhã.

Estrutura ENPIRE Habilita Treinamento Autônomo de Robôs

A ENPIRE é uma estrutura de acoplamento de agentes que envolve modelos de IA para permitir seu uso com diversas ferramentas, ao mesmo tempo que fornece recursos como memória, contexto, restrição e loops de feedback. A estrutura foi desenvolvida por pesquisadores de robótica do laboratório NVIDIA GEAR (Generalist Embodied Agent Research). Agentes de IA para programação usando a estrutura receberam um laboratório cheio de braços robóticos, recursos de computação e um orçamento de tokens para ensinar aos robôs várias tarefas.

Arquitetura de Quatro Módulos Suporta Operações de Agentes de IA

O acoplamento ENPIRE tem quatro módulos que permitem que agentes de IA para programação realizem reset e verificação automáticos nas tarefas, refinem políticas que orientam o comportamento robótico, avaliem essas políticas em múltiplos robôs físicos trabalhando em paralelo e lidem com falhas analisando logs, ingerindo artigos de pesquisa e melhorando a infraestrutura de treinamento e o código de algoritmos. Mais detalhes técnicos estão disponíveis no artigo de pesquisa enviado em 16 de junho de 2026.

Três Agentes de IA para Programação Testados em Múltiplos Robôs

O acoplamento foi testado com três agentes diferentes de IA para programação: Codex da OpenAI com GPT-5.5, Claude Code da Anthropic com Opus 4.7, e Kimi Code da Moonshot AI com Kimi K2.6. As equipes desses agentes desenvolveram independentemente diferentes abordagens algorítmicas para o treinamento de robôs, testaram-nas em experimentos no mundo real e, depois, mantiveram quaisquer mudanças que ajudassem a aumentar a taxa de sucesso geral em ciclos repetidos de testes autodirigidos.

NVIDIA Planeja Lançamento Open-Source da Estrutura

Jim Fan afirmou que o time vai disponibilizar tudo em open-source para que qualquer pessoa possa hospedar seu próprio laboratório de robôs autônomos em casa. Fan também descreveu o objetivo desse treinamento de robôs dirigido por IA, dizendo que pesquisadores poderiam tirar férias e o fundador e CEO da NVIDIA, Jensen Huang, não notaria.

FAQ

O que é a ENPIRE e quem a desenvolveu?

A ENPIRE é uma estrutura de acoplamento (agent harness) desenvolvida por pesquisadores do laboratório NVIDIA GEAR, junto com colaboradores da Carnegie Mellon University e da UC Berkeley. A estrutura permite que agentes de IA para programação direcionem o treinamento de robôs de forma autônoma ao envolver modelos de IA para fornecer recursos como memória, contexto, restrição e loops de feedback.

Que tarefas os agentes de IA conseguiram treinar robôs para executar usando a ENPIRE?

Agentes de IA para programação usando a estrutura ENPIRE treinaram com sucesso robôs para cortar abraçadeiras de zip e inserir GPUs em soquetes finos nas placas-mãe. Os agentes descobriram um regime de treinamento quando receberam um laboratório cheio de braços robóticos, recursos de computação e um orçamento de tokens para ensinar aos robôs várias tarefas.