ReCA wurde im März 2025 von einem Forschungsteam des Georgia Institute of Technology, der University of Minnesota und der Harvard University vorgeschlagen. Die zugehörigen Forschungsergebnisse wurden in der Publikation „…“ veröffentlicht.ReCA: Integrierte Beschleunigung für effiziente, kooperative, verkörperte autonome Agenten in Echtzeit".

ReCA ist ein Framework zur Merkmalsentwicklung und gemeinsamen Entwicklung, das die Effizienz kollaborativer, verkörperter Agentensysteme beschleunigt und die Aufgabenbearbeitung sowie die Skalierbarkeit des Systems verbessert. Auf algorithmischer Ebene unterstützt ReCA eine effiziente lokale Modellverarbeitung, um die hohen Modellkosten zu reduzieren. Auf Systemebene schlägt ReCA eine Dual-Memory-Architektur mit integriertem Langzeit- und Kurzzeitspeicher, ein hierarchisches Co-Planning-Schema mit zentralisierter und verteilter Kollaboration sowie eine plangesteuerte, mehrstufige Ausführung vor, um eine effiziente und skalierbare Berechnung kollaborativer, verkörperter Agenten zu ermöglichen. Auf Hardwareebene nutzt ReCA ein heterogenes Hardware-System, bestehend aus einem GPU-Subsystem für die Planung auf hoher Ebene und einem Beschleuniger-Subsystem für die Planung auf niedriger Ebene, um eine effiziente und robuste Aufgabenbearbeitung zu gewährleisten.