Фреймворк ENPIRE від NVIDIA дозволяє агентам ШІ автономно навчати роботів

Дослідники лабораторії NVIDIA GEAR разом із партнерами з Carnegie Mellon University та UC Berkeley розробили ENPIRE — фреймворк для «джент-харнессу», який дає змогу агентам із ШІ для програмування автономно спрямовувати навчання роботів, ідеться в дослідницькій роботі, завантаженій 16 червня 2026 року. Фреймворк успішно навчав роботів виконувати завдання, зокрема перерізання стяжок для кабелів (zip ties) і встановлення GPU в гнізда на материнських платах. Джим Фан, директор з напряму AI в NVIDIA, у дописі в LinkedIn зазначив, що частина лабораторії NVIDIA GEAR тепер самовдосконалюється щоночі: дослідники вранці переглядають звіти.

Фреймворк ENPIRE дає змогу автономно навчати роботів

ENPIRE — це фреймворк для «джент-харнессу», який «обгортає» моделі ШІ, щоб забезпечити їхнє використання різними інструментами, а також надає можливості на кшталт пам’яті, контексту, обмежень і циклів зворотного зв’язку. Фреймворк розробили дослідники з робототехніки лабораторії NVIDIA GEAR (Generalist Embodied Agent Research). Агентам із ШІ для програмування, які працюють у межах цього фреймворку, дали лабораторію, повну роботизованих маніпуляторів, обчислювальні ресурси та токеновий ліміт для навчання роботів виконувати різні завдання.

Чотиримодульна архітектура підтримує роботу AI-агентів

«Харнесс» ENPIRE має чотири модулі, які дають змогу агентам із ШІ для програмування автоматично виконувати перезавантаження та верифікацію завдань, уточнювати політики, що керують поведінкою роботів, оцінювати такі політики на кількох фізичних роботах, які працюють паралельно, а також реагувати на збої шляхом аналізу логів, завантаження дослідницьких статей і покращення тренувальної інфраструктури та коду алгоритмів. Більш детальні технічні відомості наведені в дослідницькій роботі, завантаженій 16 червня 2026 року.

Три AI-агенти для програмування протестували на кількох роботах

«Харнесс» тестували за участю трьох різних AI-агентів для програмування: Codex від OpenAI з GPT-5.5, Claude Code від Anthropic з Opus 4.7 і Kimi Code від Moonshot AI з Kimi K2.6. Команди агентів незалежно розробляли різні алгоритмічні підходи до навчання роботів, тестували їх у натурних експериментах, а потім зберігали всі зміни, які допомагали підвищити загальний рівень успішності протягом повторюваних циклів самонаправленого тестування.

NVIDIA планує оприлюднити фреймворк із відкритим кодом

Джим Фан заявив, що команда зробить відкритим код усього, щоб будь-хто міг розмістити в себе вдома власну самокеровану лабораторію роботів. Фан також описав ціль такого навчання роботів за керуванням ШІ: мовляв, дослідник міг би піти у відпустку, а засновник NVIDIA та CEO Дженсен Хуанг не помітить цього.

FAQ

Що таке ENPIRE та хто його розробив?

ENPIRE — це фреймворк для «джент-харнессу», розроблений дослідниками лабораторії NVIDIA GEAR разом із партнерами з Carnegie Mellon University та UC Berkeley. Фреймворк дає змогу агентам із ШІ для програмування автономно спрямовувати навчання роботів, «обгортаючи» моделі ШІ для надання можливостей, зокрема пам’яті, контексту, обмежень і циклів зворотного зв’язку.

Які завдання AI-агенти успішно навчили роботів виконувати за допомогою ENPIRE?

Агенти із ШІ для програмування, які працюють у межах фреймворку ENPIRE, успішно навчали роботів перерізати zip ties і вставляти GPU в тонкі гнізда на материнських платах. Агенти розібралися з режимом навчання, коли їм надали лабораторію, повну роботизованих маніпуляторів, обчислювальні ресурси та токеновий ліміт для навчання роботів виконувати різні завдання.