In einer am 12. November 2026 veröffentlichten Vorabstudie zum ACE-CaP-0-Verfahren haben von dem KI-Modell Claude Opus 5.5 generierte Roboterprogramme eine beachtliche Zuverlässigkeit demonstriert. Bei physischen Versuchen über acht verschiedene Aufgaben hinweg meisterten die Systeme 221 von 240 Läufen erfolgreich, was einer Gesamterfolgsquote von 92,1 Prozent entspricht. Getestet wurden jeweils 30 Durchläufe pro fest eingefrorenem Programm.
Bemerkenswert an dem Versuchsaufbau ist der vollständige Verzicht auf menschliche oder maschinelle Eingriffe während der Ausführung. Weder ein Mensch noch ein aktiver KI-Agent befand sich während der eigentlichen Abläufe in der Regelschleife. Unterstützende Eingriffe beschränkten sich ausschließlich auf die vorherige Entwicklungsphase und fanden zur Laufzeit nicht statt.
Aufbau und Resultate bei physischen Aufgaben
Für die physischen Testläufe nutzte das Forschungsteam zwei Agilex-PIPERX-Roboterarme sowie drei Orbbec-DaBai-DC1-Kameras zur visuellen Erfassung der Arbeitsumgebung.
Die acht definierten Aufgaben zeigten dabei unterschiedliche Schwierigkeitsgrade. Das fehlerfreie Einsetzen von Ladesteckern gelang in allen 30 von 30 Durchläufen. Beim Anrichten von Hähnchenstücken wurden 29 Erfolge gezählt, während das Stapeln von Bechern und das Neuausrichten von Paketen jeweils 28 Mal glückte.
Das Öffnen von Flaschen, das Einsetzen von Blumen sowie das Einpacken von Schuhen verbuchten jeweils 27 erfolgreiche Durchläufe. Das schwächste Ergebnis zeigte sich beim Verpacken von Brot mit 25 Erfolgen, was die Autoren auf die Handhabung deformierbarer Objekte zurückführten.
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Bei der mittleren Ausführungszeit verzeichnete das Neuausrichten von Paketen mit 0,97 Minuten den schnellsten Ablauf, während das Einpacken von Schuhen im Schnitt 2,27 Minuten in Anspruch nahm.
Rolle der Simulation im Entwicklungsprozess
Die Vorabstudie verglich zudem die Entwicklung der Programme mit und ohne den Einsatz computergestützter Simulationen. Wurde eine Simulationsumgebung während der Entwicklungsphase genutzt, erreichten die Programme in den Tests eine Erfolgsquote von 100 Prozent bei einer Entwicklungszeit von 2,6 Stunden und einem Verbrauch von 1,09 Millionen Output-Token.
Ohne Simulation sank die Erfolgsquote auf 86,7 Prozent, während die Entwicklungszeit auf 3,7 Stunden stieg und 730.000 Token beansprucht wurden. Während der Entwicklung wurden pro Aufgabe bis zu 10 menschlich assistierte Szenenrücksetzungen zugelassen, wobei Demonstrationsrücksetzungen hiervon ausgenommen blieben.
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An der Untersuchung waren unter anderem Ken Goldberg von der University of California, Berkeley sowie Fei-Fei Li und Jiajun Wu von der Stanford University beteiligt.
Gleichzeitig verweist die Veröffentlichung auf verbleibende Forschungslücken. So fehlt bislang ein direkter Vergleich zu Steuerungsansätzen mit kontinuierlich mitlaufenden Live-Modellen. Zudem bleibt die Frage offen, wie konsistent die Resultate über mehrere unabhängige Entwicklungsdurchläufe hinweg reproduzierbar sind.
Zu der Studie existierten zuvor verkürzte Berichte: Wie eine Medienanalyse zeigte, nannte etwa ein Bericht von CryptoSlate zwar eine Erfolgsrate von 92 Prozent, verzichtete jedoch auf Angaben zu Robotertypen, konkreten Aufgabenstellungen, der Anzahl der Testläufe sowie der zugrundeliegenden Messmethodik.