OpenNARS se basa en los principios de la lógica no axiomática, permitiendo que el sistema realice deducción, inducción y abducción usando pares de valores de verdad que reflejan la incertidumbre. Mantiene una memoria basada en la experiencia de declaraciones y recluta dinámicamente reglas de inferencia según los recursos disponibles, asegurando un rendimiento robusto en tiempo real. El mecanismo de revisión de creencias del motor actualiza las confianzas a medida que llega nueva información, mejorando la precisión en las decisiones. Los desarrolladores pueden integrar OpenNARS mediante SDKs proporcionados en Java, C++, Python, JavaScript, Dart o Go y desplegarlo en escritorios, servidores, dispositivos móviles o sistemas embebidos. Aplicaciones típicas incluyen robótica cognitiva, agentes autónomos y tareas complejas de resolución de problemas donde el aprendizaje adaptativo y la gestión eficiente del conocimiento son esenciales.

MIDCA es una arquitectura cognitiva modular diseñada para soportar el ciclo cognitivo completo de los agentes inteligentes. Procesa entradas sensoriales a través de un módulo de percepción, interpreta datos para generar y priorizar metas, usa un planificador para crear secuencias de acciones, ejecuta tareas y luego evalúa resultados mediante una capa metacognitiva. El diseño de doble ciclo separa respuestas reactivas rápidas del razonamiento deliberado más lento, permitiendo que los agentes se adapten dinámicamente. La estructura extensible y el código abierto hacen de MIDCA la opción ideal para investigadores y desarrolladores que exploran toma de decisiones autónomas, aprendizaje y autorreflexión en IA.