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.

Multi-Agent ColComp ist ein erweiterbares, quelloffenes Framework zur Koordination eines Teams von KI-Agenten bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben. Entwickler können unterschiedliche Agentenrollen definieren, Kommunikationskanäle konfigurieren und Kontextdaten über einen einheitlichen Speicher austauschen. Die Bibliothek enthält Plug-and-Play-Komponenten für Verhandlung, Koordination und Konsensbildung. Beispielkonfigurationen zeigen kollaborative Textgenerierung, verteilte Planung und Multi-Agenten-Simulation. Das modulare Design unterstützt einfache Erweiterungen, sodass Teams schnell Prototypen erstellen und Multi-Agenten-Strategien in Forschung oder Produktion evaluieren können.