WBAアプローチにおいては，認知アーキテクチャは，基本的には脳全体のモジュール構成情報である． ここで各モジュールには何らかの機械学習器が対応付けうることを仮定している．

この情報によりモジュールの共有／流通・組み換えが可能になることにより，コミュニティによるWBA開発が加速される．

さらに，このモジュール構成情報がモジュールの階層性を持てば，モジュール開発者は様々な粒度での開発が可能でありつつ，それをWBAシステムに統合できる．（ BriCA言語ではモジュール階層性をサポートする予定．　）

脳全体のモジュール構成情報の情報源としては，様々な動物種における脳全体のメゾスコピックな接続（コネクトーム・データ等）が想定されている． よって，コネクトーム・データをBriCA言語上で表現することは一つの課題である．

全脳アーキテクチャ・アプローチのミッション・ステートメントの前半における「脳全体のアーキテクチャに学び〜」の部分を実現するために，コネクトーム情報などの神経科学知見を全脳アーキテクチャ・システムに導入するために必要となる．