Решатель NQueen на базе GA использует модульную многозадачную архитектуру 2APL, где каждый агент кодирует кандидатскую конфигурацию N-Queen. Агентам оценивают свою пригодность, подсчитывая непересекающиеся пары ферзей, после чего они делятся конфигурациями с высокой пригодностью. Генетические операторы — отбор, кроссовер и мутация — применяются к популяции агентов для генерации новых кандидатских досок. В ходе последовательных итераций агенты коллективно приходят к допустимым решениям N-Queen. Фреймворк реализован на Java, поддерживает настройку параметров, таких как размер популяции, частота кроссовера, вероятность мутации и протоколы коммуникации агентов, а также выводит подробные логи и визуализации процесса эволюции.

Evolving Agents предоставляет основанную на генетическом программировании структуру для создания и эволюции модульных ИИ-агентов. Пользователи собирают архитектуру агентов из взаимозаменяемых компонентов, определяют симуляции среды и показатели фитнеса, затем запускают циклы эволюции для автоматического создания улучшенных поведений агентов. В библиотеку входят инструменты для мутаций, кроссинговера, управления популяцией и мониторинга эволюции, что позволяет исследователям и разработчикам прототипировать, тестировать и совершенствовать автономных агентов в различных симулированных средах.