Embedded BDI proporciona un motor completo para el ciclo de vida BDI: modela las creencias de un agente sobre su entorno, gestiona deseos o metas en evolución, selecciona intenciones de una biblioteca de planes y ejecuta comportamientos en tiempo real. El framework incluye módulos para almacenamiento de la base de creencias, definición de bibliotecas de planes, disparadores de eventos y control de concurrencia, diseñado específicamente para microcontroladores con memoria limitada. Con una API sencilla, los desarrolladores pueden anotar creencias, definir deseos e implementar planes en el código. Su planificador maneja la ejecución prioritaria de intenciones y se integra con interfaces de hardware para sensores, actuadores y comunicación en red, haciéndolo ideal para dispositivos IoT autónomos, robots móviles y controladores industriales.

AgentRpi transforma un Raspberry Pi en un centro de agentes de IA edge, orquestando modelos de lenguaje junto con interfaces de hardware físico. Combinando entradas de sensores (temperatura, movimiento), flujos de cámaras y audio de micrófono, procesa información contextual mediante LLMs configurados (OpenAI GPT, variantes Llama locales) para planificar y ejecutar acciones de forma autónoma. Los usuarios definen comportamientos usando configuraciones YAML o scripts Python, permitiendo tareas como activar alertas, ajustar pines GPIO, capturar imágenes o responder a comandos de voz. Su arquitectura basada en plugins permite integraciones API sin problemas, adición de habilidades personalizadas y soporte para despliegue con Docker. Ideal para entornos de bajo consumo y sensibles a la privacidad, AgentRpi capacita a los desarrolladores para crear prototipos de escenarios de automatización inteligente sin depender exclusivamente de servicios en la nube.