Seis robots de AgiBot completan 1.730 tareas en un turno de 24 horas en una tienda, y esta vez sin tasa de éxito

Seis robots G2 de AgiBot trabajaron un día entero en una tienda de conveniencia de Shanghái que siguió atendiendo al público, y el recuento final de la empresa es de 1.730 tareas completadas. La prueba, retransmitida en directo, duró de las 10:00 del 2 de noviembre a las 10:00 del 3 de noviembre, hora de Pekín, según Securities Times, que cita a People's Finance News: 683 clientes atendidos, 369 productos recogidos y entregados, 277 rondas de reposición e inspección, 147 cafés, 128 limpiezas de mesas y 126 desayunos servidos. Más de 2 millones de personas la siguieron en línea.

AgiBot cerró esta prueba con una cifra de tareas. La de junio la cerró con una tasa: según PEdaily, ocho G2 en la etapa de inspección de calidad de una línea de tabletas de Longcheer Technology en Nanchang sumaron 64.828 operaciones en 64 horas con un 99,99 % de éxito. En la tienda, AgiBot dice que registra la tasa de éxito por tarea, el éxito al primer intento, la frecuencia de intervención humana y la disponibilidad del sistema, entre otras medidas. Ninguna aparece en el recuento final. Hasta que aparezcan, la tienda demuestra que seis robots pueden cubrir seis puestos durante un día, y deja abierto cuántas veces lo hicieron bien.

Los robots de la fábrica hicieron diez veces más trabajo por hora

Con las cifras de la propia AgiBot, cada G2 de la fábrica promedió unas 127 operaciones por hora (64.828 en 64 horas entre ocho robots, suponiendo que los ocho funcionaron todo el tiempo). Cada robot de la tienda promedió unas 12 tareas por hora (1.730 en 24 horas entre seis). El mejor argumento a favor de la cifra es que en una tienda el ritmo lo marcan los clientes: quien recibe espera a que alguien entre, y el barista, a que alguien pida. Ren Guanghui, vicepresidente del centro de investigación en IA corporizada de AgiBot, explicó a la prensa que se usaron seis robots para cubrir los puestos principales de la tienda y probar cómo trabajan juntos. Los seis puestos eran recepción, recogida y empaquetado, reposición, limpieza, barista, y comida caliente más caja.

Los robots fallaron alguna vez. Wenhui Daily informó de que, durante el horario de apertura, a veces no completaban una tarea. AgiBot describe la prueba como "sin humanos en el bucle": sin demostraciones humanas ni ajustes manuales en el local, con los robots buscando por sí mismos la causa de cada fallo y corrigiendo su estrategia.

Los datos de la tienda vuelven al entrenamiento en dos semanas

Ese ciclo es el mismo argumento con el que AgiBot presentó GO-3 Preview, cuya prueba anterior en una tienda pasó del 28,6 % al 85,7 % de éxito en cinco días. Según AgiBot, la experiencia de la capa de agente se resume el mismo día y se aplica al siguiente, las actualizaciones de la política tardan unos días por ronda y los datos de la retransmisión, tras filtrarlos, anonimizarlos y revisarlos, suelen llegar a una actualización de la política en una o dos semanas. Con ese calendario, lo que los seis robots hicieron mal el 2 de noviembre debería estar en su política a mediados de mes.