OpenNARS основан на принципах неаксиоматической логики, позволяя системе выполнять дедукцию, индукцию и абдукцию с помощью пар значений правды, отражающих неопределенность. Он поддерживает опытную память для утверждений и динамически назначает правила вывода в зависимости от доступных ресурсов, обеспечивая надежную работу в реальном времени. Механизм обновления убеждений системы обновляет доверия по мере поступления новой информации, повышая точность принятия решений. Разработчики могут интегрировать OpenNARS через предоставляемые SDK на языках Java, C++, Python, JavaScript, Dart или Go и развертывать его на настольных компьютерах, серверах, мобильных устройствах или встроенных системах. Основные применения включают когнитивную робототехнику, автономных агентов и сложные задачи решения проблем, где необходимы адаптивное обучение и эффективное управление знаниями.

ASP-DALI предоставляет единую платформу для определения и выполнения логических интеллектуальных агентов. Разработчики пишут правила ASP для описания баз знаний и целей, а конструкции DALI определяют реакции на события и выполнение действий. Во время выполнения решатель ASP вычисляет ответы (answer sets), которые направляют решения агента, позволяя ему планировать, реагировать на входящие события и динамически корректировать убеждения. Среда поддерживает модульные базы знаний, облегчая инкрементальные обновления и четкое разделение декларативных правил и реактивных поведений. ASP-DALI реализован на Prolog с интерфейсами к популярным решателям ASP, что упрощает интеграцию и развертывание в исследовательских и прототипных сценариях.