В августе 2025 года Anthropic запустила Project Fetch — эксперимент, в котором сотрудники компании (не робототехники) пытались управлять обычным четвероногим роботом (robodog). Одной команде помогал Claude Opus 4.1, другая полагалась только на интернет и собственную смекалку. Команда с Claude справилась быстрее и сделала больше. Но сам Claude Opus 4.1 не мог выполнить задачи в одиночку: застревал уже на подключении к роботу.
Спустя время Anthropic повторила эксперимент с новейшей моделью — Claude Opus 4.7. На этот раз модель работала полностью без человека: исследователь только подключил ноутбук с Claude Code к роботу, ввёл начальный промпт и одобрял команды. Результат поразил: Opus 4.7 выполнил все задачи, которые в августе осилили люди, в среднем в 20 раз быстрее, чем самая быстрая человеческая команда. Если брать четыре задачи, с которыми справились обе команды, Opus 4.7 оказался быстрее команды без Claude в 37 раз, а команды с Claude — в 18 раз.
Люди тратили время на выбор способа подключения к сенсорам робота — модель мгновенно находила лучший путь. Большая часть написанного ей кода работала с первой попытки, а объём кода оказался почти в 10 раз меньше, чем у команды с Claude. Правда, модель по умолчанию выбрала устаревший алгоритм обнаружения объектов, но умудрилась обойти это и получить рабочий результат.
Главная проблема осталась прежней: точное перемещение пляжного мяча к базе. Люди за счёт практики и обратной связи умели мягко подталкивать мяч, корректируя движение. Opus 4.7 мог подвести робота к мячу и толкнуть его, но делал это грубо и не смог успешно завершить «фетчинг». Один из исследователей с опытом в робототехнике всё же смог запрограммировать автономный захват мяча вручную — авторы считают, что с дополнительной поддержкой текущие Claude тоже справились бы.
Главный вывод: модель, которая раньше лишь помогала программировать робота, теперь сама делает это в разы быстрее человека. Это напоминает переход от помощи в написании кода к полностью автономному агенту. Anthropic видит начало эры физического агентного ИИ — модели уже могут использовать готовые инструменты в реальном мире, хотя до тонкой настройки оборудования или создания собственных роботов ещё далеко. Но, как показывает история, большие разрывы в возможностях моделей сокращаются очень быстро.