级联感知的多智能体路由：时空侧车与几何切换

针对高级 AI 推理系统中符号图网络架构，现有调度器忽视拓扑几何对故障级联的影响。本文提出一种轻量级时空侧车机制，结合欧几里得传播基线、双曲路由风险模型及学习型几何选择器，动态控制执行图的路由风险。在 Genesis 3 基准测试中，该方法通过自适应几何切换，显著提升了复杂非树状结构下的任务成功率，有效缓解了因拓扑盲区导致的故障指数级传播问题。