CASA는 Robot Operating System(ROS) 생태계 위에 구축된 모듈형 플러그 앤 플레이 자율성 프레임워크로 설계되었습니다. 각 로봇은 로컬 플래너와 행동 트리 노드를 실행하며, 공유 블랙보드에 세계 상태를 게시하여 분산된 아키텍처를 특징으로 합니다. 작업 할당은 로봇 능력과 가용성에 따라 미션을 할당하는 옥션 기반 알고리즘으로 처리됩니다. 통신 계층은 표준 ROS 메시지를 멀티로봇 네트워크를 통해 사용하여 에이전트들을 동기화합니다. 개발자는 미션 파라미터를 사용자 맞춤형으로 설정하고, 센서 드라이버를 통합하며, 행동 라이브러리를 확장할 수 있습니다. CASA는 시나리오 시뮬레이션, 실시간 모니터링 및 로깅 도구를 지원합니다. 확장 가능한 설계로 연구팀은 새로운 조정 알고리즘을 실험하고 무인 지상 차량부터 공중 드론까지 다양한 로봇 플랫폼에 원활하게 배포할 수 있습니다.

AgentRpi는 언어 모델과 물리적 하드웨어 인터페이스를 조율하여 Raspberry Pi를 엣지 AI 에이전트 허브로 전환합니다. 온도, 움직임 센서 입력, 카메라 피드, 마이크 오디오를 결합하여 구성된 LLMs(OpenAI GPT, 로컬 Llama 변형)로 맥락 정보를 처리하며 자율적으로 계획을 세우고 행동을 실행합니다. 사용자는 YAML 구성 또는 Python 스크립트를 사용하여 행동을 정의하며, 경보 발생, GPIO 핀 조정, 이미지 캡처 또는 음성 명령에 대응하는 작업을 수행합니다. 플러그인 기반 아키텍처로 API 통합, 맞춤형 스킬 추가, Docker 배포 지원이 가능하며, 저전력, 프라이버시 민감 환경에 적합합니다. 개발자가 클라우드 서비스만 의존하지 않고 지능형 자동화 시나리오를 프로토타이핑할 수 있도록 합니다.