KAG är ett ramverk för logisk form-styrd resonemang och hämtning, baserat på OpenSPG-motorn och stora språkmodeller (LLM), avsett för logiska resonemang och faktabaserade frågor och svar inom professionella domänkunnskapsbaser. Det övervinner begränsningar hos traditionell RAG och GraphRAG genom att integrera kunskapsgrafers logiska och faktiska egenskaper, med funktioner som ömsesidig indexering av kunskap och textblock samt schemabegränsad kunskapskonstruktion. KAG använder en logiskt formell, guidad hybridlösning och inferensmotor som kombinerar planerings-, resonemangs- och hämtningsoperatorer för att omvandla naturliga språkproblem till flerstegs problemlösningsprocesser. Ramverket består av KG-Builder för kunskapsrepresentation och KG-Solver för hybridresonemang, med KAG-Model planerad för framtida öppen källkodsrelease. Installationsinstruktioner ges för både produktbaserad (vanliga användare) och verktygsbaserad (utvecklare) användning på macOS, Linux och Windows, med hjälp av verktyg som Docker och Python.