APLib разработан для упрощения создания автономных агентов на базе ИИ в игровых и симуляционных средах. Используя архитектуру, вдохновлённую Belief-Desire-Intention (BDI), он предлагает модульные компоненты для восприятия, принятия решений и выполнения действий. Разработчики задают убеждения, цели и поведение через интуитивно понятные API и деревья поведения. Агенты APLib могут интерпретировать состояние игры через настраиваемые сенсоры, формировать планы с помощью встроенных планировщиков и взаимодействовать с окружением через исполнительные механизмы. Библиотека поддерживает интеграцию с Unity, Unreal и чистыми Java-окружениями, что облегчает автоматическое тестирование, исследования ИИ и симуляции. Она способствует повторному использованию модулей поведения, быстрому прототипированию и созданию надёжных QA-рабочих процессов за счёт автоматизации повторяющихся сценариев тестирования и моделирования сложного поведения игроков без ручных вмешательств.

CASA разработана как модульная, «подключи и работай» платформа автономии, построенная на экосистеме Robot Operating System (ROS). В ней используется децентрализованная архитектура, где каждый робот работает с локальными планировщиками и узлами деревьев поведения, публикуя обновления состояния мира на общем общем табло. Распределение задач осуществляется с помощью аукционных алгоритмов, которые назначают миссии на основе возможностей и доступности роботов. Уровень связи использует стандартные сообщения ROS по многороботным сетям для синхронизации. Разработчики могут настраивать параметры миссий, интегрировать драйверы датчиков и расширять библиотеки поведения. CASA поддерживает моделирование сценариев, мониторинг в реальном времени и инструменты логирования. Его расширяемый дизайн позволяет исследовательским группам экспериментировать с новыми алгоритмами координации и без проблем развертывать на различных платформах, от наземных БПЛА до воздушных дронов.