This architectural framework details a high-performance decentralized agentic mesh capable of executing a sub-5ms sense-compute-actuate loop at the micro-edge. By combining the Conscious Turing Machine (CTM) for goal alignment and attentional selection with a Decentralized Information Filter (DIF) and Dempster-Shafer theory for robust multimodal noise reduction , the system isolates sensor anomalies and constructs unified “gists” in a coordinated representation space. Real-time causal discovery is driven by CausalStream’s `$O(1)$` incremental estimator and sequential NOTEARS graph tracking to pinpoint root causes. Once the causal “why” is established, Fisher information geometry—leveraging Kronecker-factored approximate curvature (K-FAC) and Fisher-orthogonal projection (FOP)—accelerates natural functional gradient trajectory updates directly in Hilbert space, ensuring rapid, optimal path corrections toward long-term goals on low-power edge hardware.
本アーキテクチャフレームワークは、マイクロエッジにおいて5ms未満の「感知-計算-作動」ループを実行可能な高性能分散型エージェントメッシュの詳細を示しています 。目標の整合と注意選択のために意識的チューリングマシン（CTM）を活用し 、堅牢なマルチモーダルノイズ抑制のために分散情報フィルター（DIF）とデンプスター・シェーファー理論を組み合わせることで 、システムはセンサ異常を隔離し、協調表現空間における統合された「gist」を構築します 。リアルタイムの因果発見は、CausalStreamの `$O(1)$` 逐次推定量と sequential NOTEARS によるグラフ追跡によって駆動され、根本原因を特定します 。因果関係の「なぜ」が明らかになると、クロネッカー分解近似曲率（K-FAC）やフィッシャー直交投影（FOP）を活用したフィッシャー情報幾何学により、ヒルベルト空間における自然関数勾配を用いた軌道更新が高速化され、低電力エッジハードウェア上で長期目標に向けた迅速かつ最適な経路補正が保証されます 。
Kerangka kerja arsitektural ini merinci mesh agen terdesentralisasi berkinerja tinggi yang mampu mengeksekusi loop *sense-compute-actuate* di bawah 5ms pada batas *micro-edge*. Dengan menggabungkan *Conscious Turing Machine* (CTM) untuk penyelarasan tujuan dan seleksi atensi bersama *Decentralized Information Filter* (DIF) dan teori Dempster-Shafer untuk penekanan kebisingan multimodal yang kuat , sistem ini mengisolasi anomali sensorik dan membangun “gist” terpadu dalam ruang representasi terkoordinasi. Penemuan kausal waktu-nyata didorong oleh estimator inkremental `$O(1)$` dari CausalStream serta pelacakan grafik NOTEARS sekuensial untuk menentukan akar penyebab masalah. Setelah hubungan kausalitas “mengapa” berhasil diidentifikasi, geometri informasi Fisher—yang memanfaatkan *Kronecker-factored approximate curvature* (K-FAC) dan *Fisher-orthogonal projection* (FOP)—mempercepat pembaruan lintasan gradien fungsional alami langsung dalam ruang Hilbert, memastikan koreksi jalur yang cepat dan optimal menuju tujuan jangka panjang pada perangkat keras edge berdaya rendah.