OpenNARS repose sur les principes de la Logique Non-Axiomatique, permettant au système d'effectuer déduction, induction et abduction en utilisant des paires de valeurs de vérité qui reflètent l'incertitude. Il maintient une mémoire basée sur l'expérience des déclarations et recrute dynamiquement des règles d'inférence en fonction des ressources disponibles, garantissant des performances robustes en temps réel. Le mécanisme de révision des croyances de l'engin met à jour la confiance à mesure que de nouvelles informations arrivent, améliorant la précision des décisions. Les développeurs peuvent intégrer OpenNARS via les SDK fournis en Java, C++, Python, JavaScript, Dart ou Go, et le déployer sur des postes de travail, serveurs, appareils mobiles ou systèmes embarqués. Les applications typiques incluent la robotique cognitive, les agents autonomes et les tâches complexes de résolution de problèmes où l'apprentissage adaptatif et la gestion efficace des connaissances sont essentiels.

Le solveur NQueen basé sur GA utilise une architecture modulaire multi-agent 2APL où chaque agent encode une configuration candidate pour N-Reines. Les agents évaluent leur fitness en comptant le nombre de paires de reines non en attaque, puis partagent les configurations à haute fitness avec d'autres. Des opérateurs génétiques—sélection, crossover et mutation—sont appliqués à la population d'agents pour générer de nouvelles configurations candidates. Au fil des itérations, les agents convergent collectivement vers des solutions valides pour N-Reines. Le framework est implémenté en Java, supporte le réglage des paramètres de la population, du taux de crossover, de la probabilité de mutation et des protocoles de communication des agents, et fournit des journaux détaillés et des visualisations du processus évolutif.