Strands Robots 的数据闭环包含哪几个阶段？
包含记录（Record）、存储（Store）到 Hugging Face Storage Bucket、训练（Train）时从 Hub 流式读取数据集，以及部署（Deploy）策略回硬件四个阶段。
Record, train, and deploy from one place with Strands Agents, LeRobot, and Hugging Face Storage Buckets
（翻译）在一个地方记录、训练和部署：Strands Agents、LeRobot 与 Hugging Face Storage Buckets
资讯摘要
A Blog post by Amazon on Hugging Face
AI 摘要
本文介绍 Strands Robots 的流式数据闭环：用同一个 Robot() 记录演示数据，同步到 Hugging Face Storage Bucket，流式读取数据集进行训练，并把训练好的策略部署回硬件。全程保持 LeRobot 磁盘格式，支持模拟环境与 SO-101 真机，配套 notebook 可直接运行。
AI 问答
如何把录制的数据集同步到 Storage Bucket？
可调用 sync_dataset_to_bucket(root, bucket, run_id=...) 或使用 hf sync ./recordings hf://buckets/{bucket}/{run_id} 命令，将 LeRobot 格式的数据集同步到桶中。
默认的模拟路径需要哪些安装依赖？
需要 Python 3.12+、Linux/macOS、兼容 Strands 的模型提供方（如 Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI 或 Ollama），并安装 strands-robots[sim-mujoco,lerobot]>=0.5.1。