Los Modelos Basados en Agentes (ABMs) ayudan a estudiar el comportamiento colectivo emergente de entidades individuales en sistemas sociales, biológicos, económicos, de red y físicos. La procedencia de datos puede apoyar a los ABM al explicar el comportamiento de los agentes individuales. Sin embargo, no hay soporte de procedencia para los ABM en un entorno distribuido. La biblioteca de Simulación Espacial Multi-Agente (MASS) proporciona un marco para simular ABM con un alto nivel de detalle, donde los agentes y los datos espaciales son recursos de aplicación compartidos en una memoria distribuida. Introducimos un enfoque novedoso para capturar la procedencia de ABM en una memoria distribuida, llamado ProvMASS. Evaluamos nuestra técnica con consultas tradicionales de procedencia de datos y medidas de rendimiento. Nuestros resultados indican que un enfoque configurable puede capturar la procedencia que explica la coordinación de recursos compartidos distribuidos, la lógica de simulación y el comportamiento de los agentes, mientras limita la sobrecarga de rendimiento. También mostramos la capacidad de apoyar análisis prácticos (por ejemplo, seguimiento de agentes) y requisitos de almacenamiento para diferentes configuraciones de captura.