سامانه استدلال
بسیاری از استدلال سیستم استخدام استدلال استقرایی به رسم استنتاج در دسترس دانش است. این استنتاج موتورهای پشتیبانی استدلالی هستند که به جلو یا رو به عقب برای پی بردن به نتیجه‌گیری از طریق وضع مقدم استدلال می‌کنند. این استدلال بازگشتی روش استخدام نامیده می‌شوند 'به جلو زنجیرهای «و»عقب مانده زنجیری'بود. اگر چه استدلال سیستم به‌طور گسترده‌ای پشتیبانی از استنتاج قیاسی در برخی از سیستم‌های استخدام abductive سلفیهای defeasible و انواع دیگر از استدلال است. ابتکارات نیز ممکن است به کار برای تعیین راه حل‌های قابل قبول به مشکلات مقاوماست.
یادگیری اکشن مدل
روش‌های یادگیری عملی اخیر رویکردهای مختلفی اتخاذ کرده و انواع مختلفی از ابزارها را از زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی و منطق محاسباتی به کار می‌گیرند. به عنوان مثالی از یک روش مبتنی بر منطق گزاره‌ای، ما می‌توانیم به SLAF (یادگیری و پالایش همزمان) اشاره کنیم، که از مشاهدات عملی برای ساخت فرمول گزاره‌ای در طول زمان استفاده می‌کند و سپس آن را با استفاده از مسئله صدق‌پذیری دودویی (SAT) تفسیر می‌کند. تکنیک دیگر که در آن یادگیری به مسئله صدق‌پذیری تبدیل می‌شود (weighted weighted -SAT در این مورد) و حل‌کننده‌های SAT به کار گرفته شده در AMRS می‌باشد. دو رویکرد کاملاً مشابه برای آموزش اکشن پاسخ به مجموعه برنامه یعنی ASP و گسترده آن است. به عنوان مثال، رویکرد برنامه‌نویسی منطقی پایین بالا به کار گرفته شد. راه‌حل‌های مختلف به‌طور مستقیم مبتنی بر منطق نیستند. برای مثال، یادگیری مدل عمل با استفاده از یک الگوریتم پرسپترون یا جستجوی حریصانه چند سطحی در فضای مدل‌های عملی ممکن.