OpenNARS basiert auf den Prinzipien der Non-Axiomatic Logic und ermöglicht es dem System, Schlussfolgerungen, Induktion und Abduktion mithilfe von Wahrheitswertpaaren durchzuführen, die Unsicherheit widerspiegeln. Es pflegt ein erfahrungsbasiertes Gedächtnis für Aussagen und rekrutiert dynamisch Inferenzregeln basierend auf verfügbaren Ressourcen, um eine robuste Leistung in Echtzeitumgebungen sicherzustellen. Der Glaubensrevisionsmechanismus des Engines aktualisiert das Vertrauen, wenn neue Informationen eintreffen, was die Entscheidungsgenauigkeit verbessert. Entwickler können OpenNARS über bereitgestellte SDKs in Java, C++, Python, JavaScript, Dart oder Go integrieren und auf Desktops, Servern, Mobilgeräten oder eingebetteten Systemen bereitstellen. Typische Anwendungen sind kognitive Robotik, autonome Agenten und komplexe Problemlösungsaufgaben, bei denen adaptives Lernen und effizientes Wissensmanagement entscheidend sind.

ASP-DALI bietet eine einheitliche Plattform zur Definition und Ausführung logikbasierter intelligenter Agenten. Entwickler schreiben ASP-Regeln, um Agentenwissen und -ziele darzustellen, während DALI-Konstrukte Ereignisreaktionen und Aktionen definieren. Zur Laufzeit berechnet ein ASP-Löser Antwortmengen, die die Entscheidungen des Agenten steuern, was es ihm ermöglicht zu planen, auf eingehende Ereignisse zu reagieren und Überzeugungen dynamisch anzupassen. Das Framework unterstützt modulare Wissensbasen, die inkrementelle Updates und eine klare Trennung zwischen deklarativen Regeln und reaktiven Verhaltensweisen erleichtern. ASP-DALI ist in Prolog implementiert und verfügt über Schnittstellen zu gängigen ASP-Lösern, was die Integration und den Einsatz in Forschung und Prototyp-Szenarien vereinfacht.