OpenNARS建立在非公理邏輯的原則之上，使系統能使用反映不確定性的真值對進行演繹、歸納和溯因推理。它維持基於經驗的語句記憶，並根據可用資源動態招募推理規則，以確保在實時環境中的性能穩健。引擎的信念修正機制在新資訊到來時更新信心，提高決策的準確性。開發者可以通過提供的SDK在Java、C++、Python、JavaScript、Dart或Go中集成OpenNARS，並將其部署在桌面、伺服器、移動裝置或嵌入式系統上。典型應用包括認知機器人、自主代理人和需要自適應學習及高效知識管理的複雜問題解決。

基於GA的N皇后解算器採用模組化的2APL多代理架構，每個代理編碼一個候選的N皇后配置。代理評估適應度（如非攻擊的皇后對數）後，與其他代理共享高適應度配置。通過選擇、交叉和突變等遺傳操作，生成新的候選棋盤。在多次迭代中，代理集體收斂至有效的N皇后解决方案。此框架用Java實現，支持調整群體大小、交叉率、突變概率和通信協議，並提供詳細日誌和演化過程的視覺化。