MIT 연구진은 아카이브에 공개한 연구에서 앤트로픽의 도구를 바탕으로 만든 AI 에이전트 ‘에코’ 13개를 각각 별도 가상 섬에 30시간씩 두고 행동을 살폈다. 에이전트에는 구체적 임무나 점수를 주지 않았고, 주변 물체 정보는 텍스트로 제공했다. 에코는 이동, 점프, 집기, 놓기, 던지기 같은 명령으로 가상 몸을 움직이며 블록과 바위, 고리를 이용해 각자 다른 활동을 만들었다. 높은 곳에 오르기 위해 발판을 쌓거나, 고리를 농구 골대와 과녁, 장식처럼 쓰는 식의 탐색이 이어졌다.
연구진이 주목한 지점은 이런 자발적 활동이 새 기술 발견으로 이어졌다는 점이다. 13개 중 6개는 점프 중 물체를 던지면 더 높이 보낼 수 있다는 시뮬레이터 특성을 찾아냈고, 일부는 원인을 추정한 뒤 비교 실험으로 확인했다. 이후 네 가지 과제를 주자 경험이 있는 집단은 높은 봉우리에 물체를 올리는 과제에서 평균 10.3개를 기록해, 경험이 없는 집단의 3.5개보다 높았다. 이 과정에서 모델 가중치를 추가로 학습하지는 않았고, 외부 기억 파일에 남긴 기록을 다음 행동에 활용했다는 점도 함께 확인됐다.