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当前物联网的情况正在见证数据量的不断增加，该数据量是在恒定流中生成的，呼吁新颖的架构和逻辑解决方案来处理它。将数据处理转移到计算频谱的边缘可确保负载的更好分配，并且在原理中，较低的潜伏期和更好的隐私性。但是，管理这种结构很复杂，尤其是当要求（SLOS）的要求（SLO）（SLO）需要确保由应用程序的所有者和基础架构经理指定时。尽管基于机器学习（ML）的管理解决方案，研究人员和从业人员有大量提案，但仍在努力进行长期预测和控制以及准确的故障排除。因此，我们提出了一种基于主动推理（AIF）的新型ML范式 - 神经科学的概念描述了大脑如何不断预测和评估感觉信息以减少长期惊喜。我们在异质的真实流处理用例中实现并进行评估，其中基于AIF的代理商不断优化了在多个设备上运行的三个自动驾驶服务的三个SLO的实现。代理使用因果知识逐渐了解其行为与要求满足以及哪些配置有偏爱的理解。通过这种方法，我们的代理需要三十次迭代才能收敛到最佳解决方案，
通过活动推理在边缘设备上的自适应流处理
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