AgenticRoboRL, 코딩 에이전트의 사후 학습을 에이전트형 로보틱스로

AgenticRoboRL은 로봇의 플래너를 지도 파인튜닝과 다단계 강화학습으로 사후 학습하는 프레임워크로, LIBERO-PRO에서 9B 파라미터 플래너의 성공률을 외부 메모리 없이 18.1%에서 71.0%로 끌어올렸다. 외부 메모리를 사용하는 Codex(GPT-5.5)의 72.1%에 근접한 수준이다. 프레임워크와 학습된 플래너의 체크포인트는 공개될 예정이다.