In der Annahme, alles im antarianischen Eco System hat einen tiefgründigen Zweck und eine Bestimmung, müssen diese Agenten nun ebenso zielbasierend und auf Nutzen getrimmt im kollektiv zusammen arbeiten und nebeneinander existieren können.
Jeder Agent muss seine Bestimmung durch Zielvorgaben interpretieren können, um seine nächste Aktion zu bewerten. Bringt mich diese Aktion meinem Ziel einen Schritt näher? Ein Agent muss planen können. Zudem sollen dem Agenten des weiteren Methodiken zur Bewertung des Nutzens obliegen, so eine Risikoeinschätzung durchführen zu können. Wird die nächste Aktion mein großes Ziel gefährden? Stehen mehrere Ziele zur Auswahl? Welchem Ziel folge ich im Moment? Jeder mögliche Zustand, repräsentiert aus dem Folgezustand seiner möglichen Unmöglichkeit, klassifiziert die nächste Aktion aus einem Pool des erstrebenswerten Nutzens.
So kristallisieren sich gerade Multiagenten Systeme (MAS),für die kollektive Problemlösung der interaktiven und lebendigen Komplexität im Eco System der »Biome«, als Mittel der ersten Wahl für dessen Simulation heraus. So sind spezifiziert »BDI Agenten« für unsere Belange prädestiniert, im MAS die künstliche Intelligenz, verteilt auf ihre Individuen im Lebensraum, vgl. »distributed artificial intelligence (DAI)«, abzubilden. Ein Ameisenstaat symbolisiert hier beispielsweise sehr gut die Art und Weise der auszuprägenden und zu etablierenden MAS Systeme.
Die Kernkompetenz »Echte KI Simulation« vertieft hierzu später die konzeptionellen Betrachtungsweisen. Die »agentenbasierte Modellierung des Wissens« stellt für das Konzept in Zusammenhang mit den »konnektionistischen Ansätzen subsymbolischer Art«, die »Wissenslogik und Interpretation« dar, hier ein überaus mächtiges, autonomes und verteiltes, intelligentes System, in ihrer im »Einheitenverbund«, die Ziele, Fähigkeiten und Pläne gegeneinander abzustimmen, zu koordinieren und problemlösend zu verhandeln. Die so kollaborierenden Einheiten, können durch ihre Architektur, flexibel über die prozedural generierten Welten, dezentral verteilt, ohne eine übergeordneter Kontrolle, welche aber dennoch durch die Signaturen (Sensorien) in Beeinflussung vgl. »Schmetterlingseffekt« stehen, in selbstorganisierter Abstimmung, Lösungswege finden. Dabei stehen die »Kooperation« und »Autonomie« in selbstlernenden Prozessordnungen im Vordergrund.