인공지능(AI) 코딩 에이전트가 로봇팔을 보유한 실험실에서 독립적으로 훈련 과정을 설계하고 실행할 수 있다는 사실이 확인됐다. 엔비디아(NVIDIA) GEAR(범용 구현형 에이전트 연구) 연구실은 카네기 멜론 대학(Carnegie Mellon University)과 캘리포니아 버클리 대학(University of California, Berkeley)과의 협력을 통해 이를 입증했다. 이 성과는 AI 모델을 다양한 도구와 연결하고 메모리, 피드백 루프 등을 제공하는 '엔파이어(ENPIRE)' 프레임워크 개발로 가능했다.
엔파이어는 네 가지 핵심 모듈로 구성됐다. 자동 리셋 및 검증, 로봇 행동을 지시하는 정책 개선, 병렬 작업 중인 물리적 로봇들에 대한 정책 평가, 그리고 로그 분석과 논문 수집을 통한 실패 해결 기능이 포함된다. 엔비디아의 AI 디렉터인 짐 팬(Jim Fan)은 링크드인 게시물에서 「우리의 GEAR 랩은 밤새 끊임없이 자체 개선된다」고 밝혔다.
연구팀은 오픈에이(OpenAI)의 코덱스(Codex) GPT-5.5, 앤스로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code) 옵스 4.7, 문샷 AI(Moonshot AI)의 키미 코드(Kimi Code) K2.6 등 세 가지 AI 코딩 에이전트로 시스템을 검증했다. 각 에이전트는 독립적으로 서로 다른 알고리즘을 개발했으며, 실제 실험을 통해 성공률을 반복적으로 높였다. 지퍼타이 절단과 마더보드 소켓에 GPU 삽입 같은 복잡한 작업까지 성공적으로 수행했다.
짐 팬은 이 기술의 의의를 「우리 모두 휴가를 떠나도 젠슨(엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황)도 눈치챌 수 없을 것」이라고 표현했다. 엔비디아는 이 기술을 오픈소스로 공개할 계획으로, 누구나 자신의 집에서 「자율 실행 로봇 랩」을 구축할 수 있게 할 방침이다.