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。

AutoX專門開發自主車輛的AI系統，包括實時感知和決策能力。它整合了先進的算法來解釋來自各種傳感器的數據，使車輛能夠在複雜的環境中導航。AutoX還強調安全特性，確保自動系統能在遵守交通法規的情況下做出明智的決定。它旨在通過為乘客和車隊操作員提供無縫、可靠、用戶友好的解決方案來增強整體駕駛體驗。

Embedded BDI提供完整的BDI生命週期引擎：它建模代理人對環境的信念、管理演進的欲望或目標、從計畫庫中選擇意圖，並在實時中執行行為。框架包括信念庫存儲模塊、計畫庫定義、事件觸發和並發控制模塊，專為記憶體有限的微控制器設計。利用簡單的API，開發者可以標註信念、指定欲望並在程式碼中實作計畫。其排程器支持優先級意圖的執行，並與感測器、致動器及網路通訊的硬體界面整合，使其非常適合自主物聯網設備、移動機器人與工業控制器。

AI代理人Ida利用機器學習算法和數據分析為鑽井操作提供可操作的見解。通過處理來自各種來源（例如傳感器和現場報告）的大量數據，Ida識別模式，優化鑽井參數並預測設備故障。這使得團隊能夠做出基於數據的決策，從而提高效率，降低成本並提高現場安全性。

Luminar的AI代理利用先進的LiDAR技術和機器學習來提升車輛感知，精確識別障礙物，並改善安全的自動駕駛決策過程。該技術在傳感器整合中扮演重要角色，提供即時數據處理，確保車輛能有效导航於複雜環境中。這項技術使製造商能夠部署符合行業安全標準的自動化系統，同時優化性能。

ROS中的多代理搜尋與救援系統是一個機器人技術框架，利用ROS部署多個自主代理，執行協調的搜尋與救援行動。每個代理利用車載感測器和ROS主題進行實時地圖建立、障礙物避讓和目標檢測。中央協調器根據代理狀態及環境反饋動態分配任務。系統可在Gazebo或實際機器人上運行，讓研究人員及開發者測試及優化多機器人合作、通信協議及適應性任務規劃，並在逼真條件下進行。

multiagent-golang提供了一個結構化的方法來建立Go中的多代理系統。它引入一個Agent抽象，每個代理可以配備不同的感測器來感知環境，以及執行器來採取行動。代理使用Go例程並通過專屬的訊息通道同時執行並溝通。框架還包含一個環境模擬層，用於處理事件、管理代理生命週期及追蹤狀態變化。開發者可以輕鬆擴展或自訂代理行為、配置模擬參數，並整合額外模組做日誌記錄或分析。它簡化了可擴展並行模擬的創建，適用於研究與原型設計。

RoboCup Rescue Agent Simulation是一個開源框架，模擬多個AI驅動的代理在城市災害環境中合作，尋找並拯救受害者。它提供導航、地圖、通信及感測器整合介面。用戶可撰寫自訂的代理策略、執行批次實驗及視覺化代理表現指標。平台支持場景配置、日誌記錄與結果分析，加速多代理系統及災難反應算法的研究。