Convertir una simulación de eventos discretos de una cafetería a una simulación basada en agentes permite modelar de forma más realista el comportamiento de los clientes y del empleado en la caja, destacando sus decisiones individuales y cómo estas afectan el sistema. Por ejemplo, los clientes pueden abandonar la fila si el tiempo de espera es demasiado largo, o el empleado puede variar su eficiencia según la carga de trabajo, además de aportar mayor detalle y flexibilidad para mejorar el flujo y la experiencia en la cafetería.