OpenCog est un cadre pour développer des systèmes d'IA, particulièrement approprié pour les systèmes multi-algorithmes intégratifs et les systèmes d'intelligence générale artificielle.Bien que beaucoup de travail reste à faire, il contient actuellement un cadre de base fonctionnel et un certain nombre d'agents cognitifs à différents niveaux d'achèvement, certains affichant déjà des fonctionnalités intéressantes et utiles seules et en combinaison.OpenCog se compose de plusieurs composants.À sa base se trouve une base de données (hyper-) graphique, l'AtomSpace, qui est utilisée pour représenter les connaissances et les algorithmes, fournissant une surface sur laquelle les algorithmes d'apprentissage et de raisonnement sont mis en œuvre.L'AtomSpace se compose d'une base de données en RAM, d'un "langage de requête" aka "modèle de correspondance", d'un système de règles (de type ProLog), comprenant des chaîneurs avant et arrière, et d'un évaluateur pour la "langue de programmation" interne, Atomese.Ce langage n'est pas vraiment destiné à être utilisé par les humains (bien que, de facto, il l'est) mais plutôt, c'est un langage pour représenter les connaissances et les algorithmes, sur lesquels le raisonnement et l'apprentissage (automatisés) peuvent être effectués.L'AtomSpace fournit également des liaisons Scheme (guile) et Python.L'AtomSpace est maintenu dans un référentiel git séparé: ... Pour les instructions dépendantes de la plateforme sur les dépendances et la construction du code, ainsi que d'autres options pour configurer les environnements de développement, plus de détails se trouvent sur le wiki Building Opencog.