AWSがオープンソースで公開するStrands Robots SDK（Apache 2.0）は、LeRobotと深く統合され、ロボット開発者にHugging Face Hub上のデータセットから実機ロボットへのシームレスなパスを提供します。LeRobotスタックをAgentToolsとしてカプセル化することで、開発者は単一のエージェントを構築し、デモの記録、ポリシーのトレーニング、シミュレーションテスト、ハードウェアへのデプロイまでを一貫して行えます。
統合の設計思想はインターフェースを軽量に保つことです。LeRobotの既存スクリプト（lerobot-record、lerobot-calibrateなど）は引き続きハードウェアの記録とキャリブレーションを担当し、Strands AgentToolsはエージェントが実際にオーケストレーションする部分のみを担当します。シミュレーションツールはLeRobotがハードウェアで書き込むのと同じ形式でLeRobotDatasetを記録します。GR00TとLerobotLocalは共通インターフェースの背後でポリシー推論を提供し、MolmoAct2チェックポイントはLerobotLocalパスを経由します。Zenohピアメッシュにより、エージェントはリモートロボット群を調整できます。
開発者はシンプルなPythonスクリプトで全フローを体験できます。デフォルトではRobot("so100")はシミュレーション環境を返し、ハードウェアは不要です。mode="real"を指定するとLeRobot駆動の実機ロボットに切り替わりますが、エージェントコードは両モードで同一です。サンプルアプリケーション（hub_to_hardware.pyおよびノートブック）は、デモの記録からHubへのプッシュ、シミュレーションでのポリシー実行までをノートブック上で完結できます。
記事では5つのステップを詳細に説明します。まずLeRobot AgentTools上にエージェントを構築し、シミュレーションでデモを記録してHubにプッシュします。次に同じデータセットを使ってシミュレーションでポリシーを実行し、その後、キーワード引数を一つ変更するだけで同じエージェントコードを物理SO-101ロボットにデプロイします。最後にZenohメッシュを介してロボット群にコマンドをブロードキャストします。このプロセスは追加のハードウェアやGPU、Hugging Faceの認証情報を必要とせず、ラップトップ上で実行可能です。
より実践的な活用のために、記事ではハードウェアデプロイや実際のポリシー（GR00TやMolmoAct2など）の設定ガイドも提供しています。特筆すべきは、シミュレーションで記録したLeRobotDatasetがハードウェア記録のものと完全に同一形式であるため、トレーニングスクリプトを変更せずに使用できる点です。NVIDIAの最新Cosmos 3も同一インターフェースでポリシープロバイダーとして利用可能です。
本ソリューションは継続的に進化しており、将来の計画にはポリシーローディングパイプラインの改善、デモデータの自動検証機能、さらなるロボットモデルのサポートが含まれます。開発者はGitHubリポジトリからサンプルアプリケーションをクローンし、すぐに独自のロボット制御エージェントの構築を開始できます。