CASA設計為一個模組化即插即用的自主框架，建立在ROS生態系統之上。它采用去中心化架構，每個機器人運行本地規劃器和行為樹節點，並向共享黑板發布世界狀態更新。任務分配通過基於拍賣的算法來根據機器人能力和可用性分配任務。通信層使用標準ROS消息在多機器人網路中同步代理。開發者可以自定義任務參數、整合傳感器驅動和擴展行為庫。CASA支持場景模擬、實時監控和日誌工具。其擴展性設計使研究團隊能試驗新型協同算法，並能在多種機器平台上無縫部署，從無人地面車輛到空中無人機。

AgentRpi 透過結合語言模型與實體硬體接口，將樹梅派轉變為邊緣AI代理中心。通過處理溫度、運動等傳感器輸入、攝像頭畫面及麥克風音訊，利用配置的LLMs（如OpenAI GPT、本地Llama變體）主動規劃與執行動作。用戶可用YAML配置或Python腳本定義行為，實現警示觸發、GPIO調整、圖像捕捉或語音指令反應等任務。其插件架構支持API集成、自訂技能與Docker部署，非常適合低功耗且注重隱私的環境，讓開發者在不完全依賴雲端服務的情況下，快速原型化智能自動化場景。