El marco ENPIRE implementa robots que avanzan de forma autónoma sin intervención humana. Al integrar grandes modelos como Codex y Claude Code en grupos de robots, generan automáticamente programas de control de acciones, las cámaras en el lugar determinan el éxito o fracaso y analizan los registros para corregir el código por sí mismas. En tareas a nivel de milímetros, la tasa de éxito de las pruebas alcanza el 99%. Cuando se expande a 8 unidades, el modelo de ramificación comparte el algoritmo óptimo a través de Git, reduciendo el tiempo de entrenamiento de 1.5 horas a aproximadamente 40 minutos. Pero la tasa de acción efectiva en una sola máquina alcanza el 85%, y cuando se usan 8 unidades en paralelo, debido a la espera de registros, código y respuestas API, cae al 35%, y la sincronización aumenta el consumo de tokens. Los códigos relacionados se abrirán próximamente.