GA 기반 NQueen 해결사는 각 에이전트가 N-Queen 후보 구성을 인코딩하는 모듈식 2APL 다중 에이전트 아키텍처를 사용합니다. 에이전트는 비공격 퀸 쌍 수를 계산하여 적합도를 평가하고, 높은 적합도 구성을 다른 에이전트와 공유합니다. 선택, 교차, 돌연변이와 같은 유전 연산자는 새로운 후보 체스판 생성에 사용되며, 연속적인 반복을 통해 에이전트들은 유효한 N-Queen 해에 수렴합니다. 이 프레임워크는 자바로 구현되었으며, 인구 크기, 교차율, 돌연변이 확률, 에이전트 통신 프로토콜 등에 대한 매개변수 튜닝을 지원하며, 상세 로그와 진화 과정 시각화를 출력합니다.

Evolving Agents는 모듈형 AI 에이전트를 구축하고 진화시키기 위한 유전 프로그래밍 기반의 프레임워크입니다. 사용자는 교체 가능한 구성요소로 에이전트 아키텍처를 조립하고 환경 시뮬레이션과 적합도 지표를 정의한 후, 진화 주기를 실행하여 향상된 에이전트 행동을 자동으로 생성합니다. 이 라이브러리에는 돌연변이, 교차, 집단 관리, 진화 모니터링을 위한 도구가 포함되어 있으며, 다양한 시뮬레이션 환경에서 자율 에이전트를 프로토타이핑, 테스트, 개선할 수 있습니다.