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。

AgentRpiは、言語モデルと物理ハードウェアインターフェースを連携させることで、Raspberry PiをエッジAIエージェントハブへと変換します。センサー入力（温度、動き）、カメラ feeds、マイク音声を組み合わせて、設定されたLLMs（OpenAI GPTやローカルLlamaの派生版）を通じて文脈情報を処理し、自律的に計画と実行を行います。ユーザーはYAML設定やPythonスクリプトを用いて挙動を定義でき、警報のトリガー、GPIOピンの調整、画像収集、音声指示への応答などのタスクを実現します。プラグインベースのアーキテクチャにより、API統合やカスタムスキルの追加、Dockerデプロイもサポートします。低消費電力でプライバシーに配慮した環境に最適で、クラウドへの依存を避けて知的自動化シナリオをプロトタイピングできるのが特徴です。