GrassLobsterはMiro Bannwartによる実験的な個人プロジェクトで、RhinoとGrasshopperのパラメトリック環境を、ユーザーが選択した外部AIエージェントと接続します。このプロトタイプにより、設計者は建築形態、木造構造、要素パターンを自然言語で記述できるようになります。AIエージェントは、寸法、ルール、材料に関する決定事項についてユーザーをガイドし、接続されたGrasshopperモデルを構築するのに十分なほどタスクが明確になるまで続けます。生成後、パラメトリックワークフローは完全に調整可能なままです。ユーザーはスパン、間隔、要素数を変更でき、ジオメトリは自動的に更新されます。システムはキャンバス上のモデルを「ジオメトリ・ステーション」に整理し、それぞれが入力、主要ジオメトリ、構造ロジックなどの意味のあるタスクを表します。ステーション定義と実行可能コードは読み取り可能なプロジェクトファイルにミラーリングされ、エージェントがロジックを特定し、ターゲットを絞った変更を行えるようにします。プロジェクトコンテキストは、エージェント指示、ドメイン知識、スクリーンショットやサンプルモデルなどの幾何学的参照によって提供されます。GrassLobsterは、組み込みモデルではなく交換可能なエージェントを中心に設計されており、外部エージェントの能力向上に伴いワークフローが恩恵を受けられるようになっています。今後の方向性にはエージェンティック最適化があり、エージェントが入力を変化させ、床面積を維持しながら材料体積を削減するなどの測定可能な目標を達成できるようになります。