Claude Opus 4.7 steuert Roboter-Hund 20x schneller als Menschen

Anthropic veröffentlichte Project Fetch: Phase Two, eine faszinierende Fortsetzung ihres Roboter-Experiments von August 2025. Die Kernbotschaft ist bemerkenswert: Claude Opus 4.7 operierte vollautonom 20-mal schneller als die schnellste menschliche Teams.

Das Experiment

Im ersten Durchlauf hatten Anthropics Mitarbeiter – ohne Robotik-Expertise – mit Claude Opus 4.1 einen handelsüblichen Roboter-Hund (robodog) gesteuert. Das Claude-Team schlug das Team ohne Claude deutlich. Der Clou: Opus 4.1 konnte die Aufgaben nicht autonom lösen – es scheiterte bereits am Verbinden mit dem Roboter.

Ein Jahr später zeigt Opus 4.7 ein völlig anderes Bild:

• 37.7x schneller als Team ohne Claude (361 Min vs 9:35 Min)
• 18.9x schneller als Team mit Claude (181 Min vs 9:35 Min)
• 10x weniger Code als Team Claude, dabei erfolgreicher

Die Aufgaben umfassten: Verbindung zu Video/Lidar-Sensoren, programmatische Steuerung, Pfadverfolgung und Ball-Detection.

Drei-Phasen-Muster

Anthropic beobachtet ein wiederkehrendes Muster bei AI-Fähigkeiten:

1. Modelle helfen Menschen (Opus 4.1 mit Human-in-the-Loop)
2. Menschen helfen Modellen (Human als Supervisor)
3. Modelle machen es selbst (Opus 4.7 autonom)

Diesen Übergang sahen sie bereits bei Cybersicherheit, nun bei physischen Robotern.

Limitationen

Keine Robotik-Revolution: Claude struggelte weiterhin mit präziser Ball-Retrieval-Steuerung. Die Experimente decken keine low-level Actuator-Policies ab. Der Fokus liegt auf High-Level-Programmierung von Roboter-Interfaces, nicht auf Bewegungskontrolle.

Fazit

Project Fetch demonstriert weniger die Roboter-Herrschaft als vielmehr die rasante Verbesserung von LLMs in Code-Generierung und Problemlösung. Wo Opus 4.1 noch menschliche Guidance brauchte, operiert Opus 4.7 bereits autonom – wenn auch in begrenztem Scope.