Auf Basis von COAR kann eine dynamische Konzeptualisierung der von einem situierten Künstlichen Kommunikator bearbeiteten Aufgabenumgebung durch mehrere Ontologien spezifizert werden (Gedächtniskonzepte) sowie durch Inferenzmechanismen, die dem Agenten eine fortlaufend aktualisierte Interpretation der Objekte in seiner Umgebung ermöglichen. Aktualkonzepte sind persistente Repräsentationen, mit denen der Agent ein dynamisches internes Modell seiner Umgebung aufbauen kann; sie tragen wechselnde Bedingungen der Klassifikation und Merksmalszuschreibung Rechnung und können mittels der Kopplung an eine geometrische Szenenbeschreibung auch die aus der Szene erschließbaren geometrischen und spatialen Informationen auswerten.
Auf dem gegenwärtigen Stand haben Objektbenennungen durch den Instrukteur, die einen Teil des sprachlichen Kontextes darstellen, keinen Einfluß auf die Konzeptualisierung der Bauteile oder der Aggregate durch dein Künstlichen Kommunikator. Desweiteren ist es nicht möglich, daß fast vollständig konstruierte Baugruppen ("90%-Flugzeug") als solche nicht erkannt werden, wodurch für entsprechende Benennungen des Instrukteurs keine Referenten im Arbeitsgedächtnis gefunden werden können.
Ein wesentlicher Punkt ist die Einführung einer Salienz für die Rollenbewertung von Bauteilen und Baugruppen. Bisher erhielten Bauteile ihre Rolle erst durch die Zugehörigkeit zu einer spezifischen Baugruppe, sozusagen als ein Seiteneffekt der Aggregatklassifikation. Daher bedeutet die Zuschreibung einer Rollenbewertung bereits vor der Instantiierung einer Baugruppe, daß den Bauteilen bei der Konzeptualisierung ein stärkeres Augenmerk geschenkt werden muß. Dies hat entscheidenden Einfluß auf die benötigten Inferenzmechansimen. Ging der bisherige Ansatz von einer globalen Sicht des Szenarios aus (top-down), so gewinnt nun das Individuum an Bedeutung (bottom-up). Dies legt eine Lösung als Multiagenten-System nahe, welche außerdem den Vortei einer möglichen Parallelisierbarkeit bietet.
Der Entwurf eines solchen Multiagenten-Systems zur verteilten Interpretation wird im Folgenden beschrieben.