亚马逊云服务（AWS）推出了 Strands Labs，这是一个新的 GitHub 组织，用于托管与基于 Agent 的 AI 开发相关的实验性项目。该计划与开源工具包 Strands Agents SDK 密切相关，开发者可以借助该工具包使用 Python 或 TypeScript 构建 AI Agent。
Strands Labs 当前包含三个项目：Robots、Robots Sim 和 AI Functions。这些项目分别探索 Agent 开发的不同方向，覆盖从机器人集成到代码生成工作流等多个方面。
Strands Robots 项目主要探索如何让 AI Agent 与实体硬件协同工作。它提供了一套统一接口，使基于 Strands 框架构建的 Agent 能够直接与传感器和机器人设备交互。在官方演示中，AWS 展示了一个 Agent 借助 英伟达 GR00T 模型控制 SO-101 机械臂的场景。GR00T 属于视觉-语言-动作（VLA）模型：它接收来自相机的图像、机器人关节状态以及自然语言指令作为输入，并输出对应的关节动作控制信号。
该项目还集成了 LeRobot —— 一个用于简化机器人硬件与数据集交互的开源框架。通过将 LeRobot 提供的抽象能力与 VLA 模型结合，开发者可以构建出能够理解视觉信息、解析任务指令并执行实体动作的 Agent。
Strands Robots Sim 项目则提供了一个用于机器人实验的仿真环境。开发者无需使用真实硬件，而是可以在基于物理模拟的环境中运行 Agent 来模拟机器人行为。该系统支持来自 Libero 机器人基准测试的环境，并可通过推理服务接入 VLA 策略模型。模拟器会从相机与机器人关节收集观测数据，并将其输入策略模型以生成电机控制指令。该环境还可以将仿真过程录制为视频，并支持迭代式控制循环，便于调试与实验。
第三个项目 AI Functions 探索了一种不同的软件开发方式：借助 AI Agent 编写程序。开发者不再直接实现函数，而是通过自然语言描述预期行为，并用 Python 编写验证条件。一个名为 @ai_function 的装饰器会触发 Strands 的 Agent 循环，系统会自动生成满足规格说明的代码，并通过前置条件与后置条件进行验证。如果验证失败，系统会自动重试。该框架可以生成用于解析文件、执行数据转换或完成其他任务的实现，并返回标准 Python 对象，例如 Pandas DataFrame。
社区对这一发布的讨论主要集中在机器人集成能力以及项目的实验性质上。
AWS 高级首席工程师 Clare Liguori 在 X 上表示：
我将 Strands Labs 视为下一代 AI Agent 开发理念的“游乐场”，无论是如何构建具备代理能力的机器人，还是如何让日常应用更具 Agent 特性。
还有人指出，AI Functions 实验体现了当前对“规格驱动编程”的关注正在上升。在这种模式下，开发者主要定义行为与验证规则，而底层代码则由 Agent 自动生成。
设计工程师 John Hanacek 分享道：
由 Agent 框架驱动的机器人将与人类协同运作，共享感知与认知层，以协调行动。
AWS 表示，Strands Labs 将持续扩展，并接收来自不同亚马逊团队贡献的更多实验项目。该组织的定位是一个“试验场”，用于探索 Agent 编排、机器人集成以及 Agent 辅助软件开发等方向的新想法，在这些想法成熟后，可能会被纳入核心的 Strands SDK。
