Badacze opracowali framework do konstruowania i zarządzania autonomicznymi systemami agentów w czasie rzeczywistym. Praca skupia się na architekturze runtime'u, rozwiązywaniu zależności między komponentami oraz kontroli dostępu do zasobów. Wyniki mogą znacząco poprawić niezawodność i skalowalność złożonych systemów AI pracujących bez ciągłego nadzoru człowieka.