OpenCog是用于开发AI系统的框架，特别适合于集成的多算法系统和人工智能系统。尽管仍有许多工作要做，但它目前包含一个功能核心框架，以及许多处于不同完成水平的认知主体，其中一些已经单独或组合显示了有趣且有用的功能。OpenCog由多个组件组成。它的核心是一个（超）图形数据库AtomSpace，该数据库用于表示知识和算法，为实现学习和推理算法提供了一个表面。AtomSpace由一个内存中数据库，一个“查询语言”（又称“模式匹配器”），一个（类似于ProLog的）规则系统（包括向前和向后链接器）以及一个用于内部“编程语言”的评估程序Atomese组成。这种语言并不是真正要供人类使用的语言（尽管确实如此），而是代表知识和算法的语言，可以在该语言和知识上执行（自动）推理和学习。AtomSpace还提供Scheme（guile）和Python绑定。AtomSpace在单独的git repo中维护：...有关依赖关系和构建代码的平台依赖说明以及用于设置开发环境的其他选项，请参见Building Opencog Wiki上的更多详细信息。