Este proyecto permitió el desarrollo frameworks para la integración de bases de conocimientos de diferentes fuentes. Se definieron mecanismos de Belief Revision para solucionar conflictos de inconsistencia e incoherencia recurrentes al integrar repositorios. Se planteó un escenario multiagente, en el que cada agente tiene su propio repositorio, en dónde se integra el conocimiento global. Los operadores de integración merging permiten extraer una vista coherente del conocimiento de una sociedad de agentes. La construcción propuesta se basó en kernels contracctions, con funciones de incisión para resolver conflictos que eliminan un mínimo de sentencias. Considerar escenarios multiagente, donde hay agentes más creíbles que otros, aumento el interés por modelos de confiabilidad. Consecuentemente, se propuso una solución en la que cada agente asigna un valor reflejándo su credibilidad de cada agente restante. Así, el operador de merging considera este valor de credibilidad. Se presentó una mejora en resolución de conflictos utilizando la acumulación (accrual) de credibilidad asociado a cada formula. Este nuevo operador obtiene la base de conocimiento mejor valorada entre las bases disponibles, de acuerdo con la credibilidad agregada. Se implementó un prototipo del framework como una aplicación web
