الگوریتم مربوط به استنتاج، روش بازرسی مدل است که تعریف ایجاب از KB را بطور مستقیم پیاده سازی میکند: شمارش مدل ها و بررسی این نکته که آیا در هر مدلی که KB درست است، جمله ای مثل a نیز درست هست یا خیر. مدلها، انتساب های true یا false به هر نماد گزاره ای هستند.

منظور از اثبات قضیه، اجرای مستقیم قوانین استنتاج بر روی دستورات موجود در پایگاه دانش منطق گزاره ای هوش مصنوعی برای اثبات جمله مطلوب، بدون استفاده از مدل است.

رویه های استنتاج مبتنی بر تحلیل،برای منطق گزاره ای هوش مصنوعی بر اساس اصل اثبات برهان خلف کار میکنند، یعنی برای اینکه نشان دهیم KB بر α دلالت میکند یا خیر مشخص میکنیم (KBʌ¬α) ارضاپذیر نیست.

الگوریتم زنجیره پیشرو یعنی (PL-FC-ENTAILS?(KB,q تعیین میکند آیا نماد گزاره ای q (پرس و جو) توسط پایگاه دانشی از کلازهای معین، ایجاب میشود یا خیر. این الگوریتم با حقایق معلومی در پایگاه دانش شروع می کند. اگر تمام مقدم های ایجاب معلوم باشند، آنگاه تالی آن به مجموعه ای از حقایق معلوم اضافه میشود.

الگوریتم (DPLL (Davis-Putnam algorithm متکی به الگوریتم جست وجوی عقبگرد است که از الگوریتم های کارآمد در استنتاج گزاره ای مبتنی بر بازرسی مدل میباشد. این الگوریتم به بررسی قابلیت ارضا شدن، یعنی مساله SAT مربوط میشود.

الگوریتم WALKSAT خانواده ای از الگوریتم های کارآمد در استنتاج گزاره ای مبتنی بر بازرسی مدل است که در هر تکرار یک کلاز ارضا نشده را انتخاب میکند و نمادی را از کلاز انتخاب میکند تا تغییر دهد.

در رویه برنامه ریزی گزاره ای SATPLAN چون عامل نمیداند چند مرحله باید طی کند تا به هدف برسد، الگوریتم، هر تعداد ممکن از مراحل (t) را تست میکند تا به حداکثر طول ممکن برنامه ریزی، یعنی Tmax برسد. در این روش تضمین میشود که کوتاه ترین برنامه ریزی در صورت وجود پیدا شود

مهندسی دانش در منطق مرتبه اول ، فرآیند کلی ساخت پایگاه دانش را توضیح میدهد.پروژه های مهندسی دانش از نظر تعداد، حوزه، و دشواری بسیار متفاوت هستند ولی تمام این پروژه ها دارای مراحل یکسانی هستند که در ادامه بیان میکنیم