GrassLobster, Miro Bannwart का एक प्रायोगिक व्यक्तिगत प्रोजेक्ट है जो Rhino और Grasshopper के पैरामीट्रिक वातावरण को उपयोगकर्ता की पसंद के बाहरी AI एजेंट से जोड़ता है। प्रोटोटाइप डिज़ाइनरों को प्राकृतिक भाषा में बिल्डिंग फॉर्म, टिंबर स्ट्रक्चर, या एलिमेंट पैटर्न का वर्णन करने में सक्षम बनाता है। AI एजेंट तब उपयोगकर्ता को आयामों, नियमों और सामग्रियों के बारे में निर्णयों के माध्यम से तब तक मार्गदर्शन करता है जब तक कि कार्य एक कनेक्टेड Grasshopper मॉडल बनाने के लिए पर्याप्त स्पष्ट न हो जाए। एक बार जेनरेट होने के बाद, पैरामीट्रिक वर्कफ़्लो पूरी तरह से एडजस्टेबल रहता है; उपयोगकर्ता स्पैन, स्पेसिंग, या एलिमेंट काउंट को संशोधित कर सकते हैं जबकि ज्यामिति स्वचालित रूप से अपडेट होती है। सिस्टम कैनवास पर मॉडल को "ज्योमेट्री स्टेशन" में व्यवस्थित करता है, प्रत्येक एक सार्थक कार्य का प्रतिनिधित्व करता है जैसे इनपुट, प्राइमरी ज्योमेट्री, या स्ट्रक्चरल लॉजिक। स्टेशन डेफिनिशन और एक्ज़िक्यूटेबल कोड पठनीय प्रोजेक्ट फ़ाइलों में मिरर किए जाते हैं, जिससे एजेंट लॉजिक का पता लगा सके और टार्गेटेड परिवर्तन कर सके। प्रोजेक्ट संदर्भ एजेंट इंस्ट्रक्शन, डोमेन नॉलेज, और ज्योमेट्रिक रेफरेंस जैसे स्क्रीनशॉट या उदाहरण मॉडल के माध्यम से प्रदान किया जाता है। GrassLobster, बिल्ट-इन मॉडल के बजाय इंटरचेंजेबल एजेंट के आसपास डिज़ाइन किया गया है, जिससे वर्कफ़्लो को लाभ होता है क्योंकि बाहरी एजेंट क्षमताओं में सुधार होता है। भविष्य की दिशाओं में एजेंटिक ऑप्टिमाइज़ेशन शामिल है, जहां एजेंट मापने योग्य लक्ष्यों को पूरा करने के लिए इनपुट को बदल सकते हैं जैसे फ्लोर एरिया को बनाए रखते हुए मटेरियल वॉल्यूम को कम करना।