El marco ENPIRE de NVIDIA permite que los agentes de IA entren autónomamente robots

Los investigadores del laboratorio NVIDIA GEAR, junto con colaboradores de la Carnegie Mellon University y la UC Berkeley, desarrollaron ENPIRE, un marco de activación de agentes que permite que los agentes de codificación con IA dirijan de forma autónoma el entrenamiento de robots, según un documento de investigación subido el 16 de junio de 2026. El marco entrenó con éxito robots para realizar tareas que incluyen cortar bridas para cables y colocar GPUs en los conectores de la placa base. Jim Fan, director de IA en NVIDIA, afirmó en una publicación en LinkedIn que parte del laboratorio NVIDIA GEAR ahora se automejora durante la noche, mientras los investigadores revisan los informes por la mañana.

El marco ENPIRE permite el entrenamiento autónomo de robots

ENPIRE es un marco de activación de agentes que envuelve modelos de IA para permitir su uso con diversas herramientas, mientras proporciona capacidades como memoria, contexto, restricción y bucles de retroalimentación. El marco fue desarrollado por investigadores de robótica en el laboratorio NVIDIA GEAR (Generalist Embodied Agent Research). A los agentes de codificación con IA que usan el marco se les proporcionó un laboratorio con brazos robóticos, recursos de cómputo y un presupuesto de tokens para enseñar a los robots diversas tareas.

Arquitectura de cuatro módulos para operaciones de agentes de IA

La activación ENPIRE tiene cuatro módulos que permiten que los agentes de codificación con IA realicen reinicios automáticos y verificación en las tareas, refinen políticas que guían el comportamiento robótico, evalúen esas políticas en varios robots físicos que trabajan en paralelo y aborden fallos analizando registros, incorporando documentos de investigación y mejorando la infraestructura de entrenamiento y el código de algoritmos. Hay más detalles técnicos disponibles en el documento de investigación subido el 16 de junio de 2026.

Tres agentes de codificación con IA probados en varios robots

La activación se probó con tres agentes de codificación con IA diferentes: Codex de OpenAI con GPT-5.5, Claude Code de Anthropic con Opus 4.7, y Kimi Code de Moonshot AI con Kimi K2.6. Los equipos de agentes de codificación desarrollaron independientemente distintos enfoques algorítmicos para el entrenamiento de robots, los probaron en experimentos del mundo real y, luego, conservaron cualquier cambio que ayudara a elevar la tasa general de éxito en ciclos repetidos de pruebas autodirigidas.

NVIDIA planea un lanzamiento de código abierto del marco

Jim Fan afirmó que el equipo abrirá todo para que cualquiera pueda alojar su propio laboratorio de robots que se ejecute por sí solo en casa. Fan también describió el objetivo de ese entrenamiento de robots dirigido por IA, diciendo que los investigadores podrían tomarse unas vacaciones y Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, no se daría cuenta.

Preguntas frecuentes

¿Qué es ENPIRE y quién lo desarrolló?

ENPIRE es un marco de activación de agentes desarrollado por investigadores del laboratorio NVIDIA GEAR junto con colaboradores de la Carnegie Mellon University y la UC Berkeley. El marco permite que los agentes de codificación con IA dirijan de forma autónoma el entrenamiento de robots al envolver modelos de IA para proporcionar capacidades como memoria, contexto, restricción y bucles de retroalimentación.

¿Qué tareas entrenaron con éxito los agentes de IA para que los robots realizaran usando ENPIRE?

Los agentes de codificación con IA que usan el marco ENPIRE entrenaron con éxito a los robots para cortar bridas para cables e insertar GPUs en conectores delgados en placas base. Los agentes idearon un plan de entrenamiento cuando se les proporcionó un laboratorio lleno de brazos robóticos, recursos de cómputo y un presupuesto de tokens para enseñar a los robots diversas tareas.