OpenNARS는 Non-Axiomatic Logic의 원칙에 기반하여, 불확실성을 반영하는 진리값 쌍을 사용하여 연역, 귀납, 가설 추론을 수행합니다. 이는 경험 기반의 기억에 문장을 저장하고 가용 자원에 따라 추론 규칙을 동적으로 채택하며, 실시간 환경에서도 견고한 성능을 발휘합니다. 엔진의 신념 수정 메커니즘은 새로운 정보가 도착할 때마다 신뢰도를 업데이트하여 의사결정의 정확성을 향상시킵니다. 개발자는 Java, C++, Python, JavaScript, Dart, 또는 Go로 제공되는 SDK를 통해 OpenNARS를 통합하거나 데스크탑, 서버, 모바일 기기 또는 임베디드 시스템에 배포할 수 있습니다. 주요 적용 분야로는 인지 로보틱스, 자율 에이전트, 적응 학습과 효율적 지식 관리가 요구되는 복잡 문제 해결이 있습니다.

MIDCA는 지능형 에이전트의 전체 인지 루프를 지원하도록 설계된 모듈형 인지 아키텍처입니다. 이 시스템은 감각 입력을 인지 모듈을 통해 처리하고, 데이터를 해석하여 목표를 생성 및 우선순위 지정하며, 계획자를 활용해 행동 시퀀스를 생성하고, 작업을 수행하며, 이후 메타인지 계층을 통해 결과를 평가합니다. 이중 사이클 설계는 빠른 반응과 느린 숙고를 구분하여 에이전트가 역동적으로 적응할 수 있게 합니다. MIDCA의 확장 가능 프레임워크와 오픈소스 코드는 자율적 의사결정, 학습, 자기반성 연구를 하는 연구자와 개발자에게 이상적입니다.