Toward Agentic Robotics

LLM 기반 계획에서 VLA, Code as Policy를 거쳐 에이전틱 로보틱스로

Agentic Coding의 code→tool→execution→error→LLM 루프가 물리 세계에서 작동하려면 무엇이 달라져야 하는가? — 4 Parts, 10 Chapters

First published: 2026-04-08 | Last updated: 2026-04-12

읽기 시작

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Agentic Coding vs Agentic Robotics

디지털 에이전트의 성공 패턴을 거울 삼아, 물리 세계에서의 에이전틱 시스템이 넘어야 할 근본적 차이를 분석합니다.

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연구 흐름 추적

LLM as Planner(2022)부터 VLA, Code as Policy를 거쳐 최신 Agentic Robotics까지의 패러다임 전환을 시간순으로 짚습니다.

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핵심 논문 50+편 분석

SayCan, RT-2, OpenVLA, pi0 등 주요 논문의 기여, 실험 수치, 한계를 비판적으로 분석합니다.

Part I: 기초 — LLM이 로봇을 만나다

서론 — Agentic Coding에서 Agentic Robotics로

핵심 비유, 7대 차원 비교, 이 책의 질문과 구조

→ 02

LLM as Planner — 제로샷 계획과 그라운딩

LLM as Planners, SayCan, SayPlan, affordance grounding

→ 03

Code as Policies — 코드로 로봇을 제어하다

CaP, Code-as-Symbolic-Planner, CaP-X

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Part II: VLA 혁명

Vision-Language-Action 모델의 부상

PaLM-E, RT-2, OpenVLA, pi0

→ 05

계층적 계획 — 고수준에서 저수준으로

AutoTAMP, Hi Robot, HAMSTER, RT-H

→ 06

저수준 제어 — Diffusion Policy와 3D 표현

Diffusion Policy, 3D Diffuser Actor, DROID

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Part III: 에이전틱 로보틱스를 향하여

메모리와 세계 표현

KARMA, Embodied-RAG, Scene Graph

→ 08

폐루프 에이전틱 시스템

REFLECT, BUMBLE, AutoRT, PragmaBot

→ 09

Sim-to-Real 전이와 평가

SIMPLER, Natural Language Sim2Real

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Part IV: 근본적 차이

Agentic Coding vs Agentic Robotics — 간극과 미래

종합 분석, 근본적 차이, 미래 방향

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Appendix

참고 — Agentic Coding 시스템의 구조

Agentic Coding 시스템의 구조적 분석

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부록 (Appendices)

통합 참고문헌 (References)

전체 참고문헌 목록

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