Embedded BDI fournit un moteur complet pour le cycle de vie BDI : il modélise les croyances d'un agent sur son environnement, gère l'évolution des désirs ou objectifs, choisit des intentions dans une bibliothèque de plans, et exécute des comportements en temps réel. Le cadre comprend des modules pour le stockage de la base de croyances, la définition de la bibliothèque de plans, le déclenchement d'événements et le contrôle de la concurrence, spécialement conçu pour les microcontrôleurs à mémoire limitée. Avec une API simple, les développeurs peuvent annoter les croyances, spécifier des désirs et implémenter des plans dans le code. Son ordonnanceur gère l'exécution prioritaire des intentions et s'intègre avec les interfaces matérielles pour capteurs, actionneurs et communication réseau, ce qui le rend idéal pour les appareils IoT autonomes, robots mobiles et contrôleurs industriels.

AgentRpi transforme un Raspberry Pi en un hub d'agents IA edge en orchestrant des modèles de langage avec du matériel physique. En combinant des entrées de capteurs (température, mouvement), des flux de caméras et de l'audio micro, il traite les informations contextuelles via des LLM configurés (OpenAI GPT, variantes Llama locales) pour planifier et exécuter des actions de manière autonome. Les utilisateurs définissent des comportements à l'aide de configurations YAML ou de scripts Python, permettant des tâches comme le déclenchement d'alertes, l'ajustement des broches GPIO, la capture d'images ou la réponse aux commandes vocales. Son architecture basée sur des plugins permet des intégrations API transparentes, l'ajout de compétences personnalisées et le déploiement via Docker. Idéal pour les environnements à faible consommation et sensibles à la confidentialité, AgentRpi permet aux développeurs de prototyper des scénarios d'automatisation intelligente sans dépendre uniquement des services cloud.