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个体人工智能总体模型：ICAI的理论架构与运行机制

摘要：本文系统阐述个体人工智能（Individual Artificial Intelligence, ICAI）的总体模型。ICAI以具体个体为中心，将世界、知识、记忆、经验、目标、能力、方法、认知、决策、行为、反馈、保护、冲突处理、修复、学习与Runtime统一为一个完整的机器个体运行体系。本文首先给出ICAI总体结构的形式化表示，进而逐层分析个体层、世界层、知识层、记忆层、经验层、目标层、能力层、方法层、认知层、决策层、行为层、反馈层、保护层、冲突处理层、修复层、学习层与Runtime层的核心机制，最后讨论总体数据结构与工程实现路径。本文认为，ICAI总体模型的本质不是单一算法或功能模块，而是机器个体在时间维度上的连续存在、认知、行为、反馈、维护与更新过程。

关键词：个体人工智能；总体模型；机器个体；认知闭环；Runtime；保护；冲突处理；修复；学习

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一、引言

前九章分别建立了个体人工智能的提出背景、基本定义、研究对象、基本思想、个体与机器个体关系、与传统人工智能的区别、独立理论基础、基本原则以及理论边界。在此基础上，本章建立个体人工智能总体模型（Overall Model of Individual Artificial Intelligence），将分散的理论要素统一为一个完整结构。

ICAI总体模型的核心思想可以概括为：以个体为中心，以世界为运行对象，以知识、记忆和经验构成个体的信息基础，以目标、能力和方法构成行为产生基础，以认知、决策和行为形成运行过程，以反馈、保护、冲突处理、修复和学习形成持续闭环，并通过Runtime实现机器个体的连续运行。

这一模型试图回答一个根本问题：一个机器个体如何作为一个整体持续存在、持续运行并持续发展？

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二、ICAI总体结构

ICAI总体结构可以表示为从世界层到个体层、再到运行闭环的完整流程：

```

┌──────────────┐

│ 世界层 │

└──────┬───────┘

↓

┌──────────────────────────────────────────────────┐

│ 个体层 │

│ Identity / Type / Object / State │

└───────────────────────┬──────────────────────────┘

↓

┌───────────────────┐

│ 知识 / 记忆 / 经验 │

└─────────┬─────────┘

↓

┌───────────────────┐

│ 目标 / 能力 │

└─────────┬─────────┘

↓

┌───────────────────┐

│ 方法 │

└─────────┬─────────┘

↓

┌───────────────────┐

│ 认知 │

└─────────┬─────────┘

↓

┌───────────────────┐

│ 决策 │

└─────────┬─────────┘

↓

┌───────────────────┐

│ 行为 │

└─────────┬─────────┘

↓

┌───────────────────┐

│ 反馈 │

└─────────┬─────────┘

↓

┌────────────────┼────────────────┐

↓ ↓ ↓

保护 冲突处理 修复

└────────────────┼────────────────┘

↓

学习

↓

个体结构更新

↓

Runtime

↓

再次运行

```

因此，ICAI总体运行关系可以进一步抽象为：

Individual \rightarrow World \rightarrow Knowledge \rightarrow Memory \rightarrow Experience \rightarrow Goal \rightarrow Capability \rightarrow Method \rightarrow Cognition \rightarrow Decision \rightarrow Behavior \rightarrow Feedback \rightarrow Learning \rightarrow Individual

其中保护、冲突处理和修复贯穿于决策、行为、执行、反馈和更新过程。

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三、个体层：ICAI的核心归属中心

个体层（Individual Layer）是ICAI总体模型的核心层，描述机器个体"是谁"。

一个个体可以表示为：

I = \{ID, T, O, A, S, R\}

其中：$ID$为身份；$T$为类型；$O$为内部对象；$A$为属性；$S$为状态；$R$为关系。

完整机器个体进一步包含：

MI = \{ID, T, O, A, S, R, K, M, E, G, C, Md, B, F, H\}

其中：$K$为知识；$M$为记忆；$E$为经验；$G$为目标；$C$为能力；$Md$为方法；$B$为行为；$F$为反馈；$H$为历史。

个体层是其他所有层的归属中心。因此：

Knowledge \subset Individual

Capability \subset Individual

Goal \subset Individual

Behavior \subset Individual

机器个体不是这些结构的简单相加，而是这些结构在统一身份下形成的整体。

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四、世界层：个体存在的环境基础

世界层（World Layer）描述个体所处的对象环境、关系环境和动态环境。个体不是孤立存在的。

可以表示为：

World = \{I, O, R, S, E\}

其中：$I$为个体集合；$O$为对象集合；$R$为关系集合；$S$为状态集合；$E$为环境集合。

世界层包含：世界、个体、对象、属性、状态、关系、场景、环境。

个体通过世界层读取外部变化：$World_t \rightarrow Individual_t$

个体行为又会改变世界：$Individual_t \rightarrow World_{t+1}$

因此：$World_t \leftrightarrow Individual_t$

世界层解决的是：个体在什么世界中存在，以及世界中的对象、状态和关系如何影响个体。

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五、知识层与记忆层：信息基础的双重结构

5.1 知识层

知识层（Knowledge Layer）负责保存和组织机器个体能够读取、匹配、计算、验证和更新的结构化知识。

知识可以表示为：

K = \{K_f, K_c, K_o, K_a, K_s, K_r, K_{rule}, K_{method}, K_e\}

包括：事实知识、概念知识、对象知识、属性知识、状态知识、关系知识、规则知识、方法知识、经验相关知识。

知识的基本运行过程为：

Knowledge \rightarrow Read \rightarrow Match \rightarrow Calculate \rightarrow Verify \rightarrow Update

知识不是静态数据库内容，而是能够进入个体认知和行为过程的计算结构。因此：$K \rightarrow Cognition$，并且 $Feedback \rightarrow KnowledgeUpdate$。

5.2 记忆层

记忆层（Memory Layer）负责保存机器个体过去发生过的状态、事件、行为、结果、关系和其他历史信息。

记忆可以表示为：

M = \{M_s, M_b, M_r, M_h, M_f\}

其中：$M_s$为状态记忆；$M_b$为行为记忆；$M_r$为关系记忆；$M_h$为历史记忆；$M_f$为结果与反馈记忆。

记忆与知识不同。知识主要回答"已经知道什么"，记忆主要回答"过去发生过什么"。例如，$Memory(Event_t)$记录某次行为发生过什么，而$Knowledge(Rule)$记录从结构化信息中形成的可使用知识。二者可以建立关系：

Memory \rightarrow Experience \rightarrow Knowledge

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六、经验层：连接过去与未来的桥梁

经验层（Experience Layer）负责将个体过去的行为、结果、反馈和历史转换为可以影响未来能力和方法选择的结构。

经验形成过程可以表示为：

Behavior \rightarrow Result \rightarrow Feedback \rightarrow Memory \rightarrow Experience

经验进一步可以形成：

Experience \rightarrow Knowledge

Experience \rightarrow Capability

Experience \rightarrow Method

因此：

E = f(Memory, Behavior, Result, Feedback)

经验是连接过去运行和未来行为的重要结构。

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七、目标层与能力层：行为产生的双重基础

7.1 目标层

目标层（Goal Layer）表示机器个体希望达到的状态、结果或者行为方向。

目标可以表示为：$G = \{G_1, G_2, \cdots, G_n\}$

目标具有层次：总体目标 → 主目标 → 子目标 → 阶段目标 → 当前目标。

目标还可以具有：条件、优先级、当前状态、完成条件、失败条件、恢复条件。

目标决定个体行为的方向：

Goal \rightarrow Capability

Goal \rightarrow Method

Goal \rightarrow Decision

因此，行为不能脱离目标单独解释。

7.2 能力层

能力层（Capability Layer）描述机器个体实际能够完成什么。

能力可以表示为：

C = f(K, E, G, S, Md)

其中：$K$为知识；$E$为经验；$G$为目标；$S$为状态；$Md$为方法。

能力具有个体性：$C(I_1) \neq C(I_2)$

能力还具有条件性：

Available(C) = f(C, S, Condition, Resource)

因此，一个个体拥有某项能力，并不代表该能力在任何时间都可以执行。能力层的核心过程是：

Goal \rightarrow CapabilityMatch \rightarrow AvailableCapability

能力是连接目标与方法、认知与行为的重要中间结构。

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八、方法层：从能力到可执行过程

方法层（Method Layer）负责描述实现目标和完成行为所采用的方法。

方法可以表示为：

Md = \{Condition, Process, Action, Result\}

其中：$Condition$为方法适用条件；$Process$为方法过程；$Action$为具体动作；$Result$为预期结果。

方法选择过程为：

Goal \rightarrow Capability \rightarrow MethodMatch \rightarrow MethodSelection

如果存在多个候选方法：$Md = \{Md_1, Md_2, \cdots, Md_n\}$

则需要根据条件、能力、风险、资源和规则进行比较。因此：

MethodSelection = f(Goal, Capability, State, Risk, Rule)

方法层使能力能够进一步转换为可执行过程。

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九、认知层与决策层：运行过程的核心环节

9.1 认知层

认知层（Cognitive Layer）负责对个体当前面对的对象、属性、状态、关系、场景、知识、目标、能力和环境进行结构化判断。

认知不是单一的数据读取，而是多个计算过程的组合：

Cognition = ObjectRecognition + StateJudgment + RelationJudgment + KnowledgeMatching + GoalRecognition + CapabilityMatching

认知过程可以表示为：输入 → 对象识别 → 属性判断 → 状态判断 → 关系判断 → 场景判断 → 知识匹配 → 目标判断 → 能力判断 → 形成认知状态。

认知结果可以表示为$Cog_t$，并进入决策过程：$Cog_t \rightarrow Decision_t$

因此：$Cognition \neq Input$，而是：

Input \rightarrow StructuredData \rightarrow Computation \rightarrow Cognition

9.2 决策层

决策层（Decision Layer）负责根据认知结果、目标、能力、方法、风险、规则和冲突情况确定下一步行为。

决策可以表示为：

D = f(Cognition, G, C, Md, Risk, Conflict, Rule)

决策过程：认知 → 目标判断 → 能力匹配 → 风险判断 → 保护判断 → 冲突检测 → 方法匹配 → 候选方案 → 方案计算 → 决策。

因此，决策不是简单选择一个程序入口，而是多个结构共同计算后的结果。当存在多个候选方案：

D = \arg\max Score(M_i)

但候选方案必须首先满足必要条件和安全规则。因此：

Decision = Constraint + Rule + Match + Calculation

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十、行为层与反馈层：从执行到闭环

10.1 行为层

行为层（Behavior Layer）负责将决策转换为实际行为和动作。

行为可以表示为：

B = f(D, G, C, Md, S)

复杂行为：$B = \{A_1, A_2, \cdots, A_n\}$，其中$A_i$表示具体动作。

基本过程为：$Decision \rightarrow Behavior \rightarrow Action$

行为层必须受到能力、状态、规则和风险约束：

Behavior \subseteq AllowedBehavior

因此，ICAI中的行为不是无限开放的动作集合，而是个体在自身边界内产生的可执行行为。

10.2 反馈层

反馈层（Feedback Layer）负责将行为执行后的结果重新输入机器个体。

基本关系：

Behavior \rightarrow Execution \rightarrow Result \rightarrow Feedback

反馈可以包括：成功反馈、失败反馈、异常反馈、风险反馈、状态反馈、环境反馈。

反馈进一步进入：

Feedback \rightarrow StateUpdate

Feedback \rightarrow Memory

Feedback \rightarrow Experience

Feedback \rightarrow KnowledgeUpdate

Feedback \rightarrow CapabilityUpdate

因此反馈是整个ICAI闭环运行的关键连接点。

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十一、保护层、冲突处理层与修复层：运行维护的三重机制

11.1 保护层

保护层（Protection Layer）负责在个体运行过程中识别风险，并防止风险进一步发展为损害。

风险判断可以表示为：

Risk = f(State, Condition, Behavior, Environment)

保护判断：

Protection = f(Risk, Rule, State)

运行过程：风险检测 → 风险判断 → 风险等级 → 保护规则 → 保护决策 → 保护行为 → 保护结果 → 验证。

保护并不是独立于个体运行之外的附加功能，而是个体持续运行的内部机制。因此：

NormalRuntime \leftrightarrow ProtectionRuntime

当检测到高风险状态时，可以：

Risk \rightarrow Protection \rightarrow Stop

或者：

Risk \rightarrow Protection \rightarrow Restrict

保护层的目标是保持个体结构、状态、数据、能力和运行过程的安全性。

11.2 冲突处理层

冲突处理层（Conflict Handling Layer）负责发现并解决个体内部或者个体与环境之间的结构矛盾。

冲突可能存在于：目标冲突、知识冲突、状态冲突、关系冲突、能力冲突、方法冲突、行为冲突、资源冲突、时间冲突、规则冲突、优先级冲突。

冲突可以表示为：

Conflict = (A, B, Condition, Priority)

冲突处理过程：

ConflictDetection \rightarrow ConflictClassification \rightarrow ConflictAnalysis \rightarrow ConflictCoordination \rightarrow ConflictResolution \rightarrow Verification

例如：$Goal_1 \leftrightarrow Goal_2$，如果两个目标不能同时完成，则需要通过优先级、条件、资源和风险进行协调。

因此：$Conflict \neq Error$。冲突表示多个有效结构之间存在不一致，而错误或者异常则可能表示结构本身发生了问题。

11.3 修复层

修复层（Repair Layer）负责处理机器个体运行过程中出现的数据异常、状态异常、关系异常、能力异常、方法异常、行为异常和Runtime异常。

基本流程：运行 → 自我检测 → 异常发现 → 异常定位 → 原因分析 → 修复条件判断 → 执行修复 → 修复验证 → 恢复运行。

修复可以表示为：

Repair = f(Anomaly, Diagnosis, Rule, Method)

修复对象包括：$Data$、$Knowledge$、$State$、$Relation$、$Capability$、$Method$、$Behavior$、$Runtime$。

修复完成后必须进行验证：$Repair \rightarrow Verification$。如果修复失败，则：

RepairFailure \rightarrow NewDiagnosis

由此形成循环修复过程。

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十二、学习层：个体发展的动力机制

学习层（Learning Layer）负责利用反馈、记忆、经验和结果改变机器个体的知识、能力、方法、行为和结构。

ICAI学习过程可以表示为：

Result \rightarrow Feedback \rightarrow Memory \rightarrow Experience \rightarrow Knowledge \rightarrow Capability \rightarrow Method \rightarrow Behavior

因此：

Learning = f(Feedback, Memory, Experience)

学习不是简单增加数据，而是改变个体未来的运行能力。例如：

Experience_t \rightarrow Capability_{t+1}

Experience_t \rightarrow Method_{t+1}

Knowledge_t \rightarrow Knowledge_{t+1}

最终：

Individual_t \rightarrow Individual_{t+1}

因此，学习层承担个体发展的功能。

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十三、Runtime层：连续存在的实现

Runtime层（Runtime Layer）是整个ICAI总体模型的实际运行层。Runtime负责将上述理论结构转化为连续的机器运行过程。

其基本循环为：个体加载 → 世界输入 → 状态加载 → 认知 → 目标判断 → 能力匹配 → 风险判断 → 自我保护 → 冲突检测 → 冲突处理 → 方法匹配 → 决策 → 行为 → 执行 → 反馈 → 结果检查 → 自我检测。

其中自我检测分支为：

· 正常 → 学习

· 风险 → 保护

· 冲突 → 冲突处理

· 异常 → 诊断 → 修复

随后进入：经验 → 知识更新 → 能力更新 → 个体更新 → 再次运行。

形式化表示：

MI_t \rightarrow Cognition_t \rightarrow Decision_t \rightarrow Behavior_t \rightarrow Feedback_t \rightarrow Learning_t \rightarrow MI_{t+1}

如果发生风险：$Decision_t \rightarrow Protection_t$

如果发生冲突：$Decision_t \rightarrow ConflictHandling_t$

如果发生异常：$Runtime_t \rightarrow Diagnosis_t \rightarrow Repair_t$

因此Runtime不是简单的程序循环，而是：机器个体在时间维度上的连续存在、认知、行为、反馈、维护和更新过程。

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十四、总体数据结构与工程结构

14.1 总体数据结构

ICAI总体模型需要建立与理论结构对应的数据结构。可以将机器个体总体数据模型抽象为：

MI = \{ID, T, O, A, S, R, K, M, E, G, C, Md, D, B, F, Risk, P, Conflict, Diagnosis, Repair, L, H\}

其中：$ID$为身份；$T$为类型；$O$为对象；$A$为属性；$S$为状态；$R$为关系；$K$为知识；$M$为记忆；$E$为经验；$G$为目标；$C$为能力；$Md$为方法；$D$为决策；$B$为行为；$F$为反馈；$Risk$为风险；$P$为保护；$Conflict$为冲突；$Diagnosis$为诊断；$Repair$为修复；$L$为学习；$H$为历史。

总体数据关系可以表示为：

```

individuals

│

├── individual_objects

├── individual_attributes

├── individual_states

├── individual_relations

├── individual_knowledge

├── individual_memory

├── individual_experience

├── individual_goals

├── individual_capabilities

├── individual_methods

├── individual_decisions

├── individual_behaviors

├── individual_actions

├── individual_feedback

├── individual_risks

├── individual_protection

├── individual_conflicts

├── individual_diagnosis

├── individual_repairs

├── individual_learning

└── individual_history

```

其核心原则是：

OneTheoryStructure \rightarrow CorrespondingDataStructure

理论中的重要对象，都应当具有明确的数据表示。

14.2 总体工程结构

ICAI理论最终需要能够进入实际工程。总体工程结构可以表示为：

```

ICAI理论

↓

形式化模型

↓

数据结构

↓

Domain Object

↓

PHP OOP Class

↓

Service

↓

Engine

↓

Repository

↓

MySQL

↓

Controller

↓

Smarty

↓

Runtime

```

其中，核心对象可以形成：Element、Object、Attribute、State、Relation、Scene、Knowledge、Memory、Experience、Goal、Capability、Method、Decision、Behavior、Action、Feedback、Risk、Protection、Conflict、Diagnosis、Repair、Learning、Individual。

进一步形成服务体系：IndividualService、ObjectService、StateService、KnowledgeService、MemoryService、ExperienceService、GoalService、CapabilityService、MethodService、DecisionService、BehaviorService、FeedbackService、RiskService、ProtectionService、ConflictService、DiagnosisService、RepairService、LearningService。

以及Engine体系：IndividualEngine、ObjectEngine、StateEngine、KnowledgeEngine、MemoryEngine、ExperienceEngine、GoalEngine、CapabilityEngine、MatchingEngine、MethodEngine、DecisionEngine、BehaviorEngine、FeedbackEngine、RiskEngine、ProtectionEngine、ConflictEngine、DiagnosisEngine、RepairEngine、LearningEngine、RuntimeEngine。

Repository负责理论对象与数据库之间的数据访问：

DomainObject \rightarrow Repository \rightarrow MySQL

Controller负责请求与业务流程进入系统：

Controller \rightarrow Service \rightarrow Engine

Smarty负责将运行结果转换为表现层：

Runtime \rightarrow Controller \rightarrow ViewData \rightarrow Smarty \rightarrow HTML

因此，ICAI理论与工程之间形成完整映射：

Theory \rightarrow Model \rightarrow Object \rightarrow Class \rightarrow Service \rightarrow Engine \rightarrow Repository \rightarrow Database \rightarrow Runtime

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十五、结论

第10章建立了个体人工智能的总体模型，将前九章形成的理论基础统一到一个完整结构中。

从理论结构看：

ICAI = Individual + World + Knowledge + Memory + Experience + Goal + Capability + Method + Cognition + Decision + Behavior + Feedback + Protection + Conflict + Repair + Learning + Runtime

从运行过程看：

Individual_t \rightarrow World_t \rightarrow Cognition_t \rightarrow Decision_t \rightarrow Behavior_t \rightarrow Feedback_t \rightarrow Learning_t \rightarrow Individual_{t+1}

从维护过程看：

Runtime \rightarrow Detection \rightarrow Protection/Conflict/Diagnosis \rightarrow Repair \rightarrow Verification \rightarrow Continue

从工程结构看：

ICAI\ Theory \rightarrow Formal\ Model \rightarrow Data \rightarrow Object \rightarrow Class \rightarrow Service \rightarrow Engine \rightarrow Repository \rightarrow MySQL \rightarrow MVC \rightarrow Smarty \rightarrow Runtime

由此，第一编"个体人工智能基础理论"形成完整闭环：第1章个体人工智能为什么提出 → 第2章个体人工智能是什么 → 第3章个体人工智能研究什么 → 第4章个体人工智能的基本思想 → 第5章现实个体与机器个体 → 第6章ICAI与传统人工智能的区别 → 第7章ICAI的独立理论基础 → 第8章ICAI的基本原则 → 第9章ICAI的理论边界 → 第10章ICAI总体模型。

因此，第一编最终形成一个完整的理论基础：

\boxed{现实个体 \rightarrow 个体模型 \rightarrow 机器个体 \rightarrow 个体结构 \rightarrow 认知 \rightarrow 决策 \rightarrow 行为 \rightarrow 反馈 \rightarrow 维护 \rightarrow 学习 \rightarrow 持续运行}

第10章的核心结论是：个体人工智能的总体模型不是单一算法、单一功能或者单一程序模块，而是以具体个体为中心，将世界、知识、记忆、经验、目标、能力、方法、认知、决策、行为、反馈、保护、冲突处理、修复、学习和Runtime统一起来的完整机器个体运行体系。

这一总体模型也为第二编"个体基本理论"奠定基础。第二编将不再主要回答"ICAI是什么"，而是进一步深入研究个体本身是什么、如何定义、如何形成、如何保持身份、如何形成边界、如何存在、如何变化以及如何保持连续性。

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参考文献

[1] 东塬一老翁. 个体人工智能基础理论: 第1-9章[M]. WSaiOS研究, 2026.

[2] 东塬一老翁. 个体人工智能总体模型: 第10章[M]. WSaiOS研究, 2026.

[3] WSaiOS研究. 基于认知逻辑的模拟人工智能研究平台[EB/OL]. https://wsaios.org, 2025.

[4] 个体人工智能理论基础编委会. ICAI独立理论基础与基本原则[M]. 第一编, 2026.

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Abstract: This paper systematically elaborates the Overall Model of Individual Artificial Intelligence (ICAI). ICAI centers on concrete individuals, unifying world, knowledge, memory, experience, goal, capability, method, cognition, decision, behavior, feedback, protection, conflict handling, repair, learning and Runtime into a complete machine-individual operating system. The paper first presents the formal representation of ICAI's overall structure, then analyzes the core mechanisms of the individual layer, world layer, knowledge layer, memory layer, experience layer, goal layer, capability layer, method layer, cognitive layer, decision layer, behavior layer, feedback layer, protection layer, conflict handling layer, repair layer, learning layer and Runtime layer. Finally, it discusses the overall data structure and engineering implementation path. The paper argues that the essence of the ICAI Overall Model is not a single algorithm or functional module, but the continuous existence, cognition, behavior, feedback, maintenance and updating process of a machine individual in the temporal dimension.

Keywords: Individual Artificial Intelligence; Overall Model; Machine Individual; Cognitive Loop; Runtime; Protection; Conflict Handling; Repair; Learning