CASA está diseñada como un marco de autonomía modular, plug-and-play, basado en el ecosistema Robot Operating System (ROS). Presenta una arquitectura descentralizada donde cada robot ejecuta planificadores locales y nodos de árboles de comportamiento, publicando en una pizarra compartida para actualizaciones del estado del mundo. La asignación de tareas se gestiona mediante algoritmos de subasta que asignan misiones en función de las capacidades y disponibilidad del robot. La capa de comunicación usa mensajes ROS estándar en redes multi-robot para sincronizar los agentes. Los desarrolladores pueden personalizar parámetros de misión, integrar controladores de sensores y ampliar las bibliotecas de comportamiento. CASA soporta simulación de escenarios, monitoreo en tiempo real y herramientas de registro. Su diseño extensible permite a los equipos de investigación experimentar con nuevos algoritmos de coordinación y desplegar sin problemas en diversas plataformas robóticas, desde vehículos terrestres no tripulados hasta drones aéreos.

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.