AgiBot 링시 X1 — 가격, 사양 및 판매처 — Specs, Price & Where to Buy (2026)
링시 X1(줄여서 AgiBot X1이라고도 함)은 AgiBot의 오픈소스 개발자용 휴머노이드 로봇입니다. A2 시리즈가 산업용 배치를 목표로 하는 반면, 링시 라인은 연구실과 메이커 커뮤니티를 대상으로 합니다.
💰가격
$10,000 – $15,000
📅최초 제작
2024
🌍출신
CN
📏높이
130 cm
⚖️무게
33 kg
🦾자유도
28
🏃최고 속도
3.6 km/h
🔋배터리
2 hours
🛒가용성
구매 가능
링시 X1(줄여서 AgiBot X1이라고도 함)은 AgiBot의 오픈소스 개발자용 휴머노이드 로봇입니다. A2 시리즈가 산업용 배치를 목표로 하는 반면, 링시 라인은 연구실, 대학 및 메이커 커뮤니티를 위해 설계된 완전 오픈소스 플랫폼으로, 풀사이즈 이족보행 로봇을 진정으로 저렴하게 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. AgiBot의 AimRT 소프트웨어 프레임워크를 기반으로 구축된 시장에서 주목할 만한 오픈소스 휴머노이드 중 하나입니다.
가격대
링시 X1은 이용 가능한 가장 저렴한 풀사이즈 휴머노이드 개발자 플랫폼 중 하나로, 개발자 키트 가격이 약 $19,499 — $20,000 미만으로 보고되었습니다.
기준
금액
개발자 키트 가격 (보고됨)
~$19,499 ($20,000 미만)
구매 가능 여부
오픈소스 연구/개발자 플랫폼으로 제공
주요 구매자
연구실, 대학, 메이커 커뮤니티
전체 사양
항목
값 (보고됨)
키
~1.30 m
무게
~33 kg
자유도
~34 (준직접구동 관절)
액추에이터
AgiBot "PowerFlow" 서보; 최대 ~200 N·m 피크 토크의 주력 R86-3 액추에이터
엔드 이펙터
적응형 "OmniPicker" 그리퍼, 각각 ~0.5 kg 리프트
보행 속도
~3.6 km/h (≈1 m/s)
작동 시간
~2시간
프레임
CNC 가공 알루미늄 센터; 복합소재 쉘
소프트웨어
오픈소스; AimRT 프레임워크; 강화학습 기반 보행
모델 구성
링시(X) 시리즈는 산업용 A2 시리즈 및 제니 시리즈와 구별되는 AgiBot의 오픈소스 개발자 라인입니다. X1, 바퀴 달린 X1-W, 그리고 더 강력한 신형 X2(스쿠터, 호버보드, 자율주행 자전거를 탑승한 모습이 시연됨)가 포함됩니다. X1은 기본 오픈 개발자 플랫폼입니다.
구매자 가이드: 알아야 할 사항
이것은 연구 및 메이커 플랫폼이며, 그 가격 대비 매우 저렴합니다. $20,000 미만의 가격으로 풀사이즈 34자유도 오픈소스 이족보행 로봇을 제공하는 링시 X1은 휴머노이드 로봇 분야에서 가장 낮은 진입 장벽 중 하나입니다.
오픈소스가 핵심 가치입니다. AimRT 프레임워크와 개방형 설계 덕분에 연구실과 개발자는 보행, 인식, 제어를 깊이 있게 커스터마이징할 수 있습니다. 교육 및 연구에 적합하지만, 턴키 배치에는 적합하지 않습니다.
컴팩트하고 중량 작업용이 아닙니다. 키 1.30m, 무게 약 33kg, 그리퍼당 약 0.5kg 리프트 성능의 X1은 학습과 실험을 위해 설계되었으며, 산업용 페이로드용이 아닙니다.
더 높은 성능이 필요하다면 X2를 고려하세요. 더 역동적인 작업이 필요하다면 AgiBot의 신형 링시 X2가 상위 모델이며, X1은 저렴한 기본 옵션으로 남습니다.
링시 X1 vs 유사 로봇
링시 X1 vs 유니트리 G1: 두 제품은 저렴한 소형 연구용 휴머노이드의 선두주자입니다. G1이 약간 더 낮은 가격대에서 시작하고 매우 성숙한 생태계를 갖춘 반면, 링시 X1은 완전 오픈소스 플랫폼으로 맞섭니다.
링시 X1 vs 부스터 T1: 둘 다 소형 개발자용 $20,000 미만급 로봇입니다. X1은 오픈소스 소프트웨어를, T1은 역동적인 움직임을 강조합니다.
링시 X1 vs 엔진AI PM01: 모두 저렴하고 ROS 친화적인 소형 연구용 휴머노이드로, 대학과 개발자를 대상으로 합니다.
The developer kit is priced at $19,499 directly from AgiBot. Additional costs for a compute module (e.g., Nvidia Jetson Orin) typically add $1,000–$3,000, plus any LLM licensing if needed.
It is a general-purpose bipedal research platform capable of walking up to 3.6 km/h, manipulating objects with its 14-DOF arms, and running external AI models via its open architecture. It can be teleoperated or programmed for autonomous tasks like pick-and-place in lab environments, but it does not come with pre-programmed applications — users write all logic.
Yes, it is available for pre-order as a developer kit. Order directly through AgiBot or authorized resellers. Lead times vary; early 2026 estimates suggest 8–12 weeks from order to delivery due to limited production runs.
The Lingxi X1 offers 28 DOF versus the G1’s 23, and is fully open-source with the AimRT framework, whereas the G1 uses a proprietary SDK. The X1 costs about $3,500 more, but users gain deeper hardware access and a more flexible compute architecture. The G1 is easier to set up out of the box, making it better for rapid prototyping; the X1 suits labs that need full software control.
Height: 1.30 m, weight: 33 kg, 28 degrees of freedom (14 arms, 12 legs, 2 head), 2-hour battery, max speed 3.6 km/h, uses modular linear actuators and Intel RealSense depth camera. Payload rating is not specified for manipulation tasks.
AgiBot, a Shanghai-based robotics company founded in 2016. The firm also produces the G1 full-size humanoid, the X2 consumer robot, and the GO-1 vision-language foundation model.
The robot runs for approximately 2 hours of normal operation. The battery is not swappable, but external power can be used for stationary development.
Currently it is deployed exclusively in research labs, universities, and makerspaces for bipedal locomotion and AI research. It is not used in commercial warehouse or service settings due to its lack of safety certifications and limited payload.
Yes, the open architecture allows users to run LLMs on an external compute module and connect them via ROS2 or AIMRT bridges. AgiBot provides hooks but no bundled model; developers must source and tune the language model themselves.
