OpenCog es un marco para desarrollar sistemas de inteligencia artificial, especialmente apropiado para sistemas integrales de algoritmos múltiples y sistemas de inteligencia artificial general.Aunque queda mucho trabajo por hacer, actualmente contiene un marco central funcional y una serie de agentes cognitivos en diferentes niveles de finalización, algunos ya muestran funcionalidades interesantes y útiles por sí solas y en combinación.OpenCog consta de múltiples componentes.En su núcleo se encuentra una base de datos (hiper-) gráfica, AtomSpace, que se utiliza para representar el conocimiento y los algoritmos, proporcionando una superficie en la que se implementan los algoritmos de aprendizaje y razonamiento.AtomSpace consta de una base de datos en RAM, un "lenguaje de consulta", también conocido como "patrón de coincidencia", un sistema de reglas (tipo ProLog), que incluye encadenadores hacia adelante y hacia atrás, y un evaluador para el "lenguaje de programación" interno, Atomese.Este lenguaje no está destinado realmente a ser utilizado por humanos (aunque, de hecho, lo es) sino que es un lenguaje para representar el conocimiento y los algoritmos, en el que se puede realizar el razonamiento y el aprendizaje (automatizados).AtomSpace también proporciona esquemas (guile) y enlaces de Python.AtomSpace se mantiene en un repositorio de git separado: ... Para obtener instrucciones dependientes de la plataforma sobre las dependencias y la creación del código, así como otras opciones para configurar entornos de desarrollo, se encuentran más detalles en la wiki de Building Opencog.