OpenNARS основан на принципах неаксиоматической логики, позволяя системе выполнять дедукцию, индукцию и абдукцию с помощью пар значений правды, отражающих неопределенность. Он поддерживает опытную память для утверждений и динамически назначает правила вывода в зависимости от доступных ресурсов, обеспечивая надежную работу в реальном времени. Механизм обновления убеждений системы обновляет доверия по мере поступления новой информации, повышая точность принятия решений. Разработчики могут интегрировать OpenNARS через предоставляемые SDK на языках Java, C++, Python, JavaScript, Dart или Go и развертывать его на настольных компьютерах, серверах, мобильных устройствах или встроенных системах. Основные применения включают когнитивную робототехнику, автономных агентов и сложные задачи решения проблем, где необходимы адаптивное обучение и эффективное управление знаниями.

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.