一些库和框架通过提供用于逻辑推理、知识表示和决策制定的工具来支持 AI 推理。 这些工具使开发人员能够构建处理信息、得出结论并使用结构化规则或概率模型解决问题的系统。 主要选项包括符号推理库、概率编程工具和具有推理扩展的机器学习框架。 每个类别都解决了 AI 推理的不同方面，例如基于规则的逻辑、不确定性处理或神经符号集成。
诸如 ProbLog 和 PyKE 之类的符号推理库侧重于基于逻辑的方法。 ProbLog 使用概率语义扩展了 Prolog，使开发人员可以使用逻辑规则与概率分布相结合来建模不确定的场景（例如，医疗诊断）。 PyKE 是一个基于 Python 的知识引擎，支持基于规则的系统的前向和后向链接，使其适用于专家系统或自动化规划。 例如，PyKE 可以编码特定于领域的规则（如“如果温度 > 100°C，则触发警报”），并根据输入数据推断操作。 这些工具非常适合需要基于形式逻辑的透明、可解释的决策的场景。
诸如 TensorFlow 和 PyTorch 之类的机器学习框架也通过扩展支持推理。 TensorFlow Probability (TFP) 将概率建模与深度学习相结合，从而实现贝叶斯推理以进行诸如不确定性估计之类的任务。 PyTorch 的 Pyro 库将神经网络与概率图模型相结合，可用于因果推理或异常检测。 此外，DeepProbLog 连接了神经网络和逻辑编程，使模型能够对符号知识进行推理（例如，通过将学习模式与预定义的规则相结合来解决算术难题）。 这些工具对于需要数据驱动学习和结构化推理的混合系统很有价值。
诸如 AllenNLP 和 DeepMind 的 graph_nets 之类的专用框架解决了特定环境中的推理问题。 AllenNLP 包括用于自然语言推理的模块，例如文本蕴涵（确定陈述是否从前提逻辑上得出）。 DeepMind 的图网络通过将结构化数据处理为图来处理关系推理，从而实现诸如预测分子性质或社交网络分析之类的任务。 例如，图网络可以对场景中实体之间的关系进行建模，以回答诸如“蓝色立方体左侧的对象是什么？”之类的问题。 这些库在强调特定于领域的推理的同时，与更广泛的 AI 工作流程集成。