ロボット工学における大きな課題の一つが、高度な基盤モデルを物理的なロボットプラットフォームに実装する際の複雑なデプロイメントプロセスである。Foundation modelsは複雑な意思決定のためにロボットに洗練された「脳」を与えるが、その知能を実際のロボットに展開するには、専門家による退屈で時間のかかるキャリブレーション作業が必要とされてきた。このデプロイメントギャップは、ロボットの「脊髄」ともいえる部分であり、スケーラブルな具現化AI（Embodied AI）の最大のボトルネックとなっていた。 これに対して、研究チームはSPINE（Scalable Physical Integration with ageNtic Expertise）という革新的なエージェントフレームワークを提案した。このフレームワークは、ロボット工学の専門知識が最小限で済むよう、二腕ロボットのデバッグと展開を体系的に行うことを目指している。SPINEの機構は、ロボット固有の背景情報を作成するプロファイルビルダーと、診断・修復・検証のサイクルを繰り返すデバッガーという、2つの調整された複数エージェント間のワークフローで構成されている。 実験では、DOBOT X-Trainerを用いた7つのデバッグシナリオにおいて、SPINEを使用したロボット工学の初心者は、同じ参考資料を持つClaudeコードを使用した人間のオペレーターを上回るパフォーマンスを示した。運用成功率が75%から100%に改善され、テレオペレーション実現までの平均時間が16分45秒から13分47秒に短縮された。また、別のROS/CAN二腕アーム「AgileX PiPER」では、SPINEが埋め込まれた10個のバグすべてを解決し、専門家の基準値9個を上回った。これらの結果は、SPINEが異なる二腕プラットフォーム間で転移可能であり、専門家のキャリブレーションへの依存を減らし、具現化AIをより実用的でスケーラブルな現実世界への展開へと一歩近づけることを示している。