CASAは、Robot Operating System（ROS）エコシステム上に構築されたモジュール式でプラグアンドプレイ可能な自律性フレームワークとして設計されています。各ロボットがローカルプランナーとビヘイビアツリーノードを動かし、共有のブラックボードに世界状態を公開する、分散型アーキテクチャを特徴とします。タスク割り当ては、ロボットの能力と利用可能性に基づいてミッションを割り当てるオークション方式のアルゴリズムによって処理されます。通信層は、マルチロボットネットワーク上の標準ROSメッセージを使用し、エージェント間を同期します。開発者はミッションパラメータのカスタマイズ、センサードライバの統合、ビヘイビアライブラリの拡張が可能です。CASAは、シナリオシミュレーション、リアルタイム監視、ロギングツールをサポートします。その拡張性により、研究チームは新しい協調アルゴリズムを試験し、無人地上車両や空中ドローンを含む多様なロボットプラットフォームへのシームレスな展開を実現します。

MCP.soは、知識管理とチームワークに焦点を当てた最先端のAIエージェントです。自動情報検索、インテリジェントなタスク割り当て、リアルタイムのコラボレーションツール、データ分析などの機能を備えており、チームの効率を最大化するのに役立ちます。エージェントはチームの相互作用とプロジェクトデータを分析し、実用的な洞察を提供することで、重要な知識が簡単にアクセスでき、効率的に利用されるようにします。これは、チームメンバー間のコミュニケーションとコラボレーションを改善しようとする組織にとって、欠かせないツールです。