Argumentation framework is a common technique in Artificial Intelligence and related fields. It is a good way of formalizing, resolving conflicts and helping with defeasible reasoning. This thesis discusses the exploration of the quantitative bipolar argumentation framework applied in multi-agent systems. Different agents in a multi-agent systems have various capabilities, and they contribute in different ways to the system goal. The purpose of this study is to explore approaches of explaining the overall behavior and output from a multi-agent system and enable explainability in the multi-agent systems. By exploring the properties of the quantitative bipolar argumentation framework using some techniques from explainable Artificial Intelligence (AI), the system will generate output with explanations given by the argumentation framework. This thesis gives a general overview of argumentation frameworks and common techniques from explainable AI. The study mainly focuses on the exploration of properties and interactive algorithms of quantitative bipolar argumentation framework. It introduces explanation techniques to the quantitative bipolar argumentation framework. A Graphical User Interface (GUI) application is included in order to present the results of the explanation. / Argumentationsramar är en vanlig teknik inom artificiell intelligens och relaterade områden. Det är ett bra sätt att formalisera, lösa konflikter och hjälpa till med defekta resonemang. I den här avhandlingen diskuteras utforskningen av den kvantitativa bipolära argumentationsramen som tillämpas i fleragentsystem. Olika agenter i ett system med flera agenter har olika kapacitet och bidrar på olika sätt till systemets mål. Syftet med den här studien är att utforska metoder för att förklara det övergripande beteendet och resultatet från ett system med flera agenter och möjliggöra förklarbarhet i systemen med flera agenter. Genom att utforska egenskaperna hos den kvantitativa bipolära argumentationsramen med hjälp av vissa tekniker från förklaringsbara AI kommer systemet att generera utdata med förklaringar som ges av argumentationsramen. Denna avhandling ger en allmän översikt över argumentationsramar och vanliga tekniker från förklaringsbara AI. Studien fokuserar främst på utforskandet av egenskaper och interaktiva algoritmer för det kvantitativa bipolära argumentationsramverket och introducerar tillämpningen av förklaringstekniker på det kvantitativa bipolära argumentationsramverket. En GUI-applikation ingår för att presentera resultaten av förklaringen.