AgiBot, 의사결정 학습용 로봇 데이터셋 공개… 첫 배치는 실제 로봇 데이터 150시간

AgiBot이 10월 22일 AGIBOT WORLD 2026 데이터셋 시리즈의 네 번째인 Physical Reasoning을 오픈소스로 공개했다. 일곱 차례에 걸친 체화 AI 제품 발표 "AI WAVE"의 첫 번째이기도 하다. 회사는 설계 목표가 "조작 난이도"에서 "판단 난이도"로 옮겨갔다고 설명한다. 같은 작업을 서로 다른 초기 상태에서 기록해, 호텔 미니바를 세 병으로 채우려면 빈 병과 찬 병을 구분하고 개수를 센 뒤 얼마나 채울지 정해야 하고, 상자 속 열쇠는 바로 집을 수도 있지만 상자를 먼저 옮겨야 할 때도 있다. 성공 사례와 함께 실패 사례에도 라벨을 붙였다.

이번 공개는 AgiBot 자체 기술 스택의 예고편이기도 하다. AgiBot은 이 데이터로 곧 내놓을 에이전트 프레임워크와 새 파운데이션 모델을 학습시키겠다고 밝혔다. 일정표에는 에이전트와 물리 세계를 잇는다고 내세운 Genie Master가 10월 27일, 파운데이션 모델이 10월 29일로 잡혀 있다. 첫 배치는 150시간으로, 판단을 가르치기에는 적은 양이다. 다만 판단 라벨에 실제 로봇 동작 궤적과 박스·포인트·라인 주석이 함께 들어 있어 일반적인 동작 정책 학습에도 쓸 수 있다.

AgiBot의 시험대는 11월 2~3일이다. G2 여섯 대가 실제 편의점에서 4교대로 일하고 24시간 생중계된다. 진열대 수량이 계획과 맞지 않을 때 로봇은 채우기 전에 개수를 셀까?