OpenNARSは、不確実性を反映した真理値ペアを使用した推論、帰納、仮説導出を可能にする非公理論理の原則に基づいて構築されています。経験に基づく記憶を維持し、利用可能なリソースに応じて推論ルールを動的に採用することで、リアルタイム環境での堅牢なパフォーマンスを保証します。エンジンの信念修正メカニズムは、新しい情報の到来とともに信頼度を更新し、意思決定の精度を向上させます。Java、C++、Python、JavaScript、Dart、GoのSDKを通じてOpenNARSを統合でき、デスクトップ、サーバー、モバイル、組み込みシステムに展開可能です。適用例には認知ロボティクス、自律エージェント、適応学習と効率的な知識管理が求められる複雑な問題解決が含まれます。

ASP-DALIは、論理に基づく知能エージェントの定義と実行のための統一プラットフォームを提供します。開発者は、ASPルールを記述してエージェントの知識と目標を表現し、DALI構造体を用いてイベントへの反応やアクションの実行を定義します。ランタイムでは、ASPソルバーが解集合を計算し、エージェントの意思決定を指導します。これにより、計画立案、イベントへの反応、信念の動的調整が可能となります。このフレームワークはモジュール式の知識ベースをサポートし、インクリメンタルな更新や宣言ルールと反応行動の明確な分離を促進します。ASP-DALIはPrologで実装されており、一般的なASPソルバーとのインターフェースも備えており、研究やプロトタイプのシナリオでの統合と展開を容易にします。