OpenNARS는 Non-Axiomatic Logic의 원칙에 기반하여, 불확실성을 반영하는 진리값 쌍을 사용하여 연역, 귀납, 가설 추론을 수행합니다. 이는 경험 기반의 기억에 문장을 저장하고 가용 자원에 따라 추론 규칙을 동적으로 채택하며, 실시간 환경에서도 견고한 성능을 발휘합니다. 엔진의 신념 수정 메커니즘은 새로운 정보가 도착할 때마다 신뢰도를 업데이트하여 의사결정의 정확성을 향상시킵니다. 개발자는 Java, C++, Python, JavaScript, Dart, 또는 Go로 제공되는 SDK를 통해 OpenNARS를 통합하거나 데스크탑, 서버, 모바일 기기 또는 임베디드 시스템에 배포할 수 있습니다. 주요 적용 분야로는 인지 로보틱스, 자율 에이전트, 적응 학습과 효율적 지식 관리가 요구되는 복잡 문제 해결이 있습니다.

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.