OpenNARS se basa en los principios de la lógica no axiomática, permitiendo que el sistema realice deducción, inducción y abducción usando pares de valores de verdad que reflejan la incertidumbre. Mantiene una memoria basada en la experiencia de declaraciones y recluta dinámicamente reglas de inferencia según los recursos disponibles, asegurando un rendimiento robusto en tiempo real. El mecanismo de revisión de creencias del motor actualiza las confianzas a medida que llega nueva información, mejorando la precisión en las decisiones. Los desarrolladores pueden integrar OpenNARS mediante SDKs proporcionados en Java, C++, Python, JavaScript, Dart o Go y desplegarlo en escritorios, servidores, dispositivos móviles o sistemas embebidos. Aplicaciones típicas incluyen robótica cognitiva, agentes autónomos y tareas complejas de resolución de problemas donde el aprendizaje adaptativo y la gestión eficiente del conocimiento son esenciales.

El solucionador de N-Reinas basado en GA utiliza una arquitectura modular multiagente 2APL donde cada agente codifica una configuración candidata para las N-Reinas. Los agentes evalúan su aptitud contando pares de reinas no atacantes y comparten configuraciones de alta aptitud con otros. Las operaciones genéticas—selección, cruce y mutación—se aplican a la población de agentes para generar nuevas configuraciones candidatas. A lo largo de varias iteraciones, los agentes convergen colectivamente en soluciones válidas de las N-Reinas. El framework está implementado en Java, soporta ajuste de parámetros para tamaño de población, tasa de cruce, probabilidad de mutación y protocolos de comunicación de agentes, y proporciona logs detallados y visualizaciones del proceso evolutivo.