因果グラフを実装しマルチエージェント想定でデモをした（KurrentDB + BloomClock方式）

因果グラフを実装しマルチエージェント想定でデモをした（KurrentDB + BloomClock方式）｜Ryohei402

複数エージェントの通信履歴を因果順序で追うため、Bloom Clockとイベントストアを試した記事。

著者がKurrentDBを使う中央管理のデモを実装。20体のエージェントを指揮系統・一斉送信・メッシュ・孤立に分け、イベントの前後関係と並行関係を確認した。

学習・記録の形：イベントへエージェントID、親イベント、時刻、Bloom Clockを持たせる。／確認 2026-09-14／https://note.com/3e452/n/ncdfad45dc98e

学習・検証の配置：通信するグループ内と通信しないグループ間を分け、因果と並行の判定を確かめる。／確認 2026-09-14／https://note.com/3e452/n/ncdfad45dc98e

学習・実装の範囲：中央管理と分散方式を区別し、分散化にはメッセージ経由でのクロック伝搬が必要と記す。／確認 2026-09-14／https://note.com/3e452/n/ncdfad45dc98e

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2026年4月の監視構造のデモ。LLMの推論内容の因果を証明するものではなく、Bloom Clockには偽陽性があり、限定条件の結果を一般保証に広げない。

出典：Ryohei402「因果グラフを実装しマルチエージェント想定でデモをした（KurrentDB + BloomClock方式）」／公開・更新情報：2026-04-01／確認日：2026-09-14／https://note.com/3e452/n/ncdfad45dc98e

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