ENPIRE フレームワークは、ロボットが人間の介入なしに自動的に進化することを実現します。Codex、Claude Code などの大規模モデルをロボットクラスターに接続し、自動的に動作制御プログラムを生成し、現場のカメラで成功・失敗を判定し、ログを分析してコードを修正します。ミリ秒レベルのタスクでは、テスト成功率が99％に達します。8台に拡張すると、分岐モデルがGitを通じて最適なアルゴリズムを共有し、トレーニング時間は1.5時間から約40分に短縮されました。しかし、単一のマシンでの有効動作率は85％に達しますが、8台の並列運用では、ログ、コード、APIの応答待ちにより35％に低下し、同期によりトークン消費が増加します。関連コードは近日オープンソース化予定です。