CASA ist als modulares, Plug-and-Play-Autonomierahmenwerk konzipiert, das auf dem Robot Operating System (ROS) Ökosystem aufbaut. Es verfügt über eine dezentrale Architektur, bei der jeder Roboter lokale Planer und Verhaltensbaumnodes ausführt und auf eine gemeinsame Tafel für Weltstatus-Updates veröffentlicht. Die Aufgabenverteilung erfolgt über Auktionsbasierte Algorithmen, die Missionen basierend auf Roboterfähigkeiten und Verfügbarkeit zuweisen. Die Kommunikationsschicht nutzt Standard-ROS-Nachrichten über Multi-Robot-Netzwerke, um Agenten zu synchronisieren. Entwickler können Missionsparameter anpassen, Sensordrivers integrieren und Verhaltensbibliotheken erweitern. CASA unterstützt Szenariosimulation, Echtzeitüberwachung und Protokollierungswerkzeuge. Das erweiterbare Design ermöglicht Forschungsteams, mit neuen Koordinationsalgorithmen zu experimentieren und nahtlos auf diversen Roboterplattformen zu deployen, von unbemannten Bodenfahrzeugen bis zu Luftdrohnen.

AgentRpi verwandelt einen Raspberry Pi in ein Edge-AI-Agenten-Hub, indem es Sprachmodelle zusammen mit physischen Hardware-Schnittstellen orchestriert. Durch die Kombination von Sensoreingaben (Temperatur, Bewegung), Kamera-Feeds und Mikrofon-Audio verarbeitet es kontextbezogene Informationen durch konfigurierte LLMs (OpenAI GPT, lokale Llama-Varianten), um autonom Aktionen zu planen und auszuführen. Benutzer definieren Verhaltensweisen mit YAML-Konfigurationen oder Python-Skripts, die Aufgaben wie das Auslösen von Warnmeldungen, das Anpassen von GPIO-Pins, das Erfassen von Bildern oder das Reagieren auf Sprachbefehle ermöglichen. Seine plugin-basierte Architektur erlaubt nahtlose API-Integration, benutzerdefinierte Fähigkeiten und Unterstützung für Docker-Deployment. Ideal für energiearme, datenschutzsensitive Umgebungen gibt AgentRpi Entwicklern die Möglichkeit, intelligente Automationsszenarien zu prototypisieren, ohne ausschließlich auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein.