CYC技術源於人類的夢想：讓機器具有人的智慧。CYC的研發對於信息技術以至人類文明進步都有重要的意義。可以想見，在不遠的將來，隨着企業對於CYC技術應用的不斷深入，各個領域的不同需求將推動CYC技術不斷走向成熟。關於CYC技術本身的一些東西，前文已經有很詳細的論述，在這裏，只簡單地列出幾個重要的內容。
·知識庫
海量人類基本知識的形式化表現，包括事實、規則，以及用於對日常生活事件進行推理的探索方法。它用形式化語言CYCL表述。到目前爲止，CYC一直是手工輸入，已經包含了40萬條左右的斷言。
·推理引擎
CYC的推理引擎進行綜合邏輯推理，包括modus ponens、modus tolens,以及普遍和存在判斷的量化。它使用了AI中一些著名的推論方法，如遺傳算法、自動分類算法等，同時也包含了一些自己的有特別用途的算法。
·CYC表述語言(CYCL)
用來表述CYC知識庫的一種形式化語言，具有容量大、表現靈活等優點。
CYCL是一種形式化的語言，它的語法來源於一階謂詞運算（形式邏輯語言）。爲了表達現實世界中各種各樣的專業知識，或者僅僅是一些常識，CYCL的發展也已經遠遠超出了一階謂詞邏輯的範圍。CYCL中的詞彙由幾部分組成：常量、可分離項（NAT）、變量、數字、字符串等。特定的項組合起來便成爲了有一定含義的表達式，最後形成嚴密的CYCL語句。將CYCL語句集合起來便成了知識庫。
·CYC API
CYC的應用程序接口（API）是一種應用程序使用的協議，它允許應用程序連接到CYC服務器上，使用CYCL的模塊和功能，並且維護CYC知識庫。
CYCL API分爲兩層：應用層，這一層提供了各種代碼模塊、函數調用和功能說明文檔；傳輸層，提供了外部應用程序與CYC實例建立連接的具體細節，如何在應用層上發送請求，並返回結果。
CYC API的應用層包含了一個列表，列表由CYCL模塊提供的函數組成。CYCorp自己設計了一種語言，叫做SubL，用這種語言可以實現CYC API。而SubL可以很容易地用Lisp或C來實現。因此，SubL可以移植到多種不同的平臺和操作系統上，函數和宏的聲明都用SubL來聲明，就像用Lisp一樣。
· 微理論
微理論是知識庫中的一個規則集合。任何一個規則必須包含在某個微理論中，一個特殊的規則也可以包含在多個微理論中。但是當這些斷言剛剛被寫入知識庫的時候，它們都在一個單獨的微理論中。
微理論是一種很具體的對象，它不只包含CYCL規則，也可以作爲元素來組成CYCL規則。某些謂詞可以用微理論來作爲其參數。
從形式上來說，知識庫中的每一個規則，無論是原始規則還是經過演繹後得出的規則，都包含在某個微理論中。CYCL中的通信系統會簡單地認爲所有的斷言、規則都包含在一個大的微理論中。一個符合規範的斷言要麼在默認的（最外層的）理論中，要麼用ist來顯式地聲明它在某一個特定的微理論中。
·自然語言處理系統
能夠通讀並且理解英文語句，具有人類常識，成爲解決自然語言處理難題的必要條件。
例如: Peter saw the plane flying over Zurich.
Peter saw the mountains flying over Zurich.
前一句說彼得看見飛機在蘇黎世上空飛翔，理解起來沒有什麼困難;而後一句對於一般的自然語言處理系統就比較難於理解了。不過，由於CYC系統獨有的自然常識辨別能力，系統會知道飛機可以飛行，而山脈不可以飛翔，所以第二句中所說的多半是彼得在飛翔了。
自然語言處理系統包含三個構件：詞典、造句法解析和語義解釋，其目標是提供友好的人機界面，爲更爲廣闊的應用提供基礎。
·語義綜合總線
語義綜合總線是CYC系統中針對不同結構的數據源，在知識庫推理引擎和啓發層模塊(HL)之間的選擇性通道。其過程如下：結構化(半結構化)的數據直接作爲虛擬斷言放入啓發層模塊,非結構化的數據通過自然語言處理系統(NL)整理後找出合適斷言，同樣放入啓發層模塊。推理引擎在總線上廣播一個請求，啓發層模塊一旦發現請求所需斷言已存在於自己的空間中，則隨即截獲請求，返還引擎數據源信息。
語義綜合總線的工作原理如下圖所示。
