APLib wurde entwickelt, um die Entwicklung von KI-gesteuerten autonomen Agenten in Spiel- und Simulationsumgebungen zu vereinfachen. Mithilfe einer Belief-Desire-Intention (BDI)-inspirierten Architektur bietet es modulare Komponenten für Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Aktionsausführung. Entwickler definieren Überzeugungen, Ziele und Verhaltensweisen der Agenten über intuitive APIs und Verhaltensbäume. APLib-Agenten können den Spielstatus durch anpassbare Sensoren interpretieren, Pläne mit integrierten Planern erstellen und mit der Umgebung über Aktuatoren interagieren. Die Bibliothek unterstützt die Integration mit Unity, Unreal und reinen Java-Umgebungen, um automatisierte Tests, KI-Forschung und Simulationen zu erleichtern. Sie fördert die Wiederverwendung von Verhaltensmodulen, schnelle Prototypenerstellung und robuste QA-Workflows durch Automatisierung wiederholter Testszenarien und die Simulation komplexer Spielerinteraktionen ohne manuelles Eingreifen.

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.