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.

BotPlayers est un framework polyvalent open-source conçu pour simplifier le développement et le déploiement d'agents de jeu pilotés par IA. Il comprend une couche d'abstraction d'environnement flexible supportant le screen scraping, les API web ou des interfaces de simulation personnalisées, permettant aux bots d'interagir avec divers jeux. Le framework inclut des algorithmes d'apprentissage par renforcement intégrés, des algorithmes génétiques et des heuristiques basées sur des règles, ainsi que des outils pour la journalisation des données, le pointage des modèles et la visualisation des performances. Son système de plugins modulaire permet aux développeurs de personnaliser capteurs, actions et politiques IA en Python ou Java. BotPlayers propose également une configuration YAML pour un prototypage rapide et des pipelines automatisés pour l'entraînement et l'évaluation. Supportant plusieurs plates-formes comme Windows, Linux et macOS, ce framework accélère la recherche et la production d'agents de jeu intelligents.