信念-欲望-意図（BDI）モデルは、人工知能および認知科学における合理的なエージェンシーの表現において重要な要素です。しかし、その構造化された、意味的に相互運用可能な知識表現との統合には限界がありました。本論文では、信念、欲望、意図、その動的な相互関係を通じてエージェントの認知アーキテクチャを捉えるために設計された形式的なBDIオントロジーを提案します。このオントロジーは、基礎的なオントロジーやモジュラー設計のベストプラクティスに沿った形で、意味的な精度と再利用性を確保します。実験としては、(i) 大規模言語モデル（LLMs）との統合、(ii) Semas推論プラットフォームへの組込みが行われ、これによりBDIオントロジーが宣言的な知能と手続き的な知能の間の概念的かつ操作的な橋渡しを果たすことが示されています。この研究は、多エージェントおよび神経-シンボリックシステムの開発に向けた新たな道を切り開くことを目的としています。