Hugging Face 推出了一个新系统，使 Agent 能够持续记录、训练和部署模型。该系统利用 Strands Agents、LeRobot 和 Hugging Face Storage Buckets 创建了一个高效的数据循环。该过程包括记录演示、将更改的字节上传到 Storage Bucket 进行同步，然后直接从 Hub 流式传输数据集进行训练，无需完全下载。最后，将训练好的检查点以最小的更改部署回硬件。 AI
影响 简化了收集、训练和部署 AI 模型的流程，有可能加速机器人和其他基于 Agent 的系统的开发周期。
排序理由 文章描述了一个用于管理 AI Agent 工作流的新系统，该系统属于工具范畴，而非核心 AI 发布。
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