Khung ENPIRE của NVIDIA cho phép các tác nhân AI tự động huấn luyện robot

Các nhà nghiên cứu tại NVIDIA GEAR lab, cùng các cộng tác viên từ Đại học Carnegie Mellon và UC Berkeley, đã phát triển ENPIRE, một khung “agent harness” giúp các tác nhân AI viết mã có thể tự động điều phối quá trình huấn luyện robot, theo một bài nghiên cứu được đăng tải vào ngày 16/6/2026. Khung này đã huấn luyện thành công robot để thực hiện các tác vụ như cắt dây rút zip tie và lắp GPU vào các khe cắm trên bo mạch chủ. Jim Fan, giám đốc AI tại NVIDIA, cho biết trong một bài đăng trên LinkedIn rằng một phần của NVIDIA GEAR lab hiện tự cải tiến qua đêm, trong khi các nhà nghiên cứu xem báo cáo vào buổi sáng.

Khung ENPIRE cho phép huấn luyện robot tự động

ENPIRE là một khung “agent harness” bao bọc quanh các mô hình AI để cho phép chúng sử dụng nhiều công cụ khác nhau, đồng thời cung cấp các khả năng như bộ nhớ, ngữ cảnh, ràng buộc và các vòng lặp phản hồi. Khung này được phát triển bởi các nhà nghiên cứu robot tại NVIDIA GEAR (Generalist Embodied Agent Research). Các tác nhân AI viết mã dùng khung này được cung cấp một phòng thí nghiệm đầy cánh tay robot, tài nguyên tính toán và một ngân sách token để dạy robot thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.

Kiến trúc 4 mô-đun hỗ trợ vận hành tác nhân AI

Khung “harness” của ENPIRE gồm 4 mô-đun giúp các tác nhân AI viết mã có thể tự động đặt lại và xác minh tác vụ, tinh chỉnh các chính sách điều hướng hành vi của robot, đánh giá các chính sách đó trên nhiều robot vật lý hoạt động song song, và xử lý lỗi bằng cách phân tích log, nạp các bài nghiên cứu và cải thiện hạ tầng huấn luyện cùng mã thuật toán. Các chi tiết kỹ thuật hơn có trong bài nghiên cứu được đăng tải vào ngày 16/6/2026.

3 tác nhân AI viết mã được thử nghiệm trên nhiều robot

Khung này đã được thử nghiệm với ba tác nhân AI viết mã khác nhau: Codex của OpenAI với GPT-5.5, Claude Code của Anthropic với Opus 4.7, và Kimi Code của Moonshot AI với Kimi K2.6. Các nhóm tác nhân viết mã phát triển độc lập những cách tiếp cận thuật toán khác nhau cho huấn luyện robot, kiểm thử chúng trong các thí nghiệm thực tế, rồi giữ lại mọi thay đổi giúp nâng tỷ lệ thành công chung sau nhiều chu kỳ tự kiểm thử.

NVIDIA dự kiến phát hành mã nguồn mở khung này

Jim Fan cho biết nhóm sẽ mở nguồn toàn bộ để bất kỳ ai cũng có thể tự vận hành phòng lab robot tại nhà. Fan cũng mô tả mục tiêu của việc huấn luyện robot do AI dẫn dắt như vậy, nói rằng các nhà nghiên cứu có thể đi nghỉ lễ và người sáng lập kiêm CEO của NVIDIA, Jensen Huang, sẽ không nhận ra.

Câu hỏi thường gặp

ENPIRE là gì và do ai phát triển?

ENPIRE là một khung “agent harness” do các nhà nghiên cứu tại NVIDIA GEAR lab phát triển cùng các cộng tác viên từ Đại học Carnegie Mellon và UC Berkeley. Khung này giúp các tác nhân AI viết mã có thể tự động điều phối quá trình huấn luyện robot bằng cách bao bọc quanh các mô hình AI để cung cấp các khả năng như bộ nhớ, ngữ cảnh, ràng buộc và các vòng lặp phản hồi.

AI đã huấn luyện robot thành công để thực hiện những tác vụ nào bằng ENPIRE?

Các tác nhân AI viết mã dùng khung ENPIRE đã huấn luyện robot thành công để cắt zip tie và lắp GPU vào các khe cắm mỏng trên bo mạch chủ. Các tác nhân tự tìm ra phác đồ huấn luyện khi được cung cấp một phòng thí nghiệm đầy cánh tay robot, tài nguyên tính toán và một ngân sách token để dạy robot thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.