OpenNARS baseia-se nos princípios da Lógica Não-Axiomatica, permitindo que o sistema realize dedução, indução e abdução usando pares de valores de verdade que refletem a incerteza. Mantém uma memória baseada em experiências de declarações e recruta dinamicamente regras de inferência com base nos recursos disponíveis, garantindo desempenho robusto em ambientes em tempo real. O mecanismo de revisão de crenças da engine atualiza as confianças à medida que novas informações chegam, melhorando a precisão das decisões. Desenvolvedores podem integrar o OpenNARS via SDKs fornecidos em Java, C++, Python, JavaScript, Dart ou Go, e implantá-lo em desktops, servidores, dispositivos móveis ou sistemas embarcados. Aplicações típicas incluem robótica cognitiva, agentes autônomos e tarefas complexas de resolução de problemas onde a aprendizagem adaptativa e a gestão eficiente do conhecimento são essenciais.

O solucionador NQueen baseado em GA usa uma arquitetura modular de multiagentes 2APL na qual cada agente codifica uma configuração candidata de N-Rainhas. Os agentes avaliam sua aptidão contando pares de rainhas não atacantes, e compartilham configurações de alta aptidão com outros. Operadores genéticos — seleção, crossover e mutação — são aplicados na população de agentes para gerar novos tabuleiros candidatos. Em iterações sucessivas, os agentes convergem coletivamente para soluções válidas de N-Rainhas. O framework é implementado em Java, suporta parametrização de tamanho de população, taxa de crossover, probabilidade de mutação e protocolos de comunicação de agentes, além de gerar logs detalhados e visualizações do processo evolutivo.