GO-1 (Genie Operator-1)

GO-1(Genie Operator-1)은 애지봇(AgiBot)이 홍콩대(OpenDriveLab)·상하이 AI 연구소 등과 함께 2025년 3월 AgiBot World 데이터셋과 함께 발표한 범용 로봇 파운데이션 정책으로, 행동 생성 (VLA) 모델에 '잠재 행동' 단계를 더한 ViLLA(Vision-Language-Latent-Action) 계층 구조를 쓴다. InternVL2.5-2B 이해·계획 (VLM) 모델이 카메라 영상과 언어 지시를 해석하면 잠재 행동 플래너가 추상적인 잠재 행동 토큰을 예측하고, diffusion 기반 액션 전문가가 30스텝 단위 연속 동작(action chunking)을 생성한다. 학습은 세 단계로, Ego4D 사람 영상 등 웹 규모 영상에서 행동 라벨 없이 잠재 행동 모델을 익히고, 이를 가짜 라벨로 삼아 플래너를 학습한 뒤, AgiBot G1 로봇 100대 이상으로 모은 217개 과제·100만 개 이상 궤적의 AgiBot World 데이터로 플래너와 액션 전문가를 함께 학습한다.

애지봇은 물 따르기, 음료 진열, 테이블 정리 등 실제 과제에서 복잡한 작업 성공률 60% 이상과 기존 RDT 대비 32% 향상을 달성했고, 성능이 궤적 수에 따라 거듭제곱 법칙으로 오른다고 주장한다. 2025년 9월에는 약 30억 파라미터의 GO-1 가중치와 잠재 플래너를 뺀 경량판 GO-1 Air를 비상업 라이선스(CC BY-NC-SA 4.0)로 공개했다.