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.

BotPlayers é uma estrutura versátil de código aberto projetada para agilizar o desenvolvimento e a implantação de agentes de jogos baseados em IA. Possui uma camada de abstração de ambiente flexível que suporta captura de tela, APIs web ou interfaces de simulação personalizadas, permitindo que bots interajam com vários jogos. A estrutura inclui algoritmos de aprendizado por reforço embutidos, algoritmos genéticos e heurísticas baseadas em regras, além de ferramentas para registro de dados, checkpointing de modelos e visualização de desempenho. Seu sistema modular de plugins permite que desenvolvedores personalizem sensores, ações e políticas de IA em Python ou Java. BotPlayers também oferece configuração baseada em YAML para prototipagem rápida e pipelines automatizados para treinamento e avaliação. Com suporte multiplataforma no Windows, Linux e macOS, esta estrutura acelera experimentações e produção de agentes de jogos inteligentes.