APLibは、ゲームやシミュレーション環境内でのAI駆動の自律エージェント開発を容易にするために設計されています。Belief-Desire-Intention（BDI）に触発されたアーキテクチャを採用し、知覚、意思決定、およびアクション実行のためのモジュラーコンポーネントを提供します。開発者は、直感的なAPIやビヘイビアツリーを通じてエージェントの信念、目標、行動を定義できます。APLibのエージェントはカスタマイズ可能なセンサーを通じてゲームの状態を解釈し、内蔵のプランナーを使って計画を立て、アクチュエータを介して環境と対話します。このライブラリはUnity、Unreal、および純粋なJava環境との統合をサポートし、自動化されたテスト、AI研究、シミュレーションを促進します。行動モジュールの再利用、迅速なプロトタイピング、および堅牢なQAワークフローを促進し、反復的なテストシナリオの自動化や複雑なプレイヤー行動のシミュレーションを手動介入なしで可能にします。

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。