論文の概要: Towards Agentic AI Networking in 6G: A Generative Foundation Model-as-Agent Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15764v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 00:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:33:37.051921
• Title: Towards Agentic AI Networking in 6G: A Generative Foundation Model-as-Agent Approach
• Title（参考訳）: 6GにおけるエージェントAIネットワークの実現に向けて:ジェネレーティブ・ファンデーション・モデル・アズ・ア・エージェント・アプローチ
• Authors: Yong Xiao, Guangming Shi, Ping Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,AIエージェント間のインタラクション,協調学習,知識伝達を支援する新しいフレームワークであるAgentNetを提案する。 本稿では,デジタルツイン方式の産業自動化とメタバース方式のインフォテインメントシステムという,2つの応用シナリオについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.05793485239977
• License:
• Abstract: The promising potential of AI and network convergence in improving networking performance and enabling new service capabilities has recently attracted significant interest. Existing network AI solutions, while powerful, are mainly built based on the close-loop and passive learning framework, resulting in major limitations in autonomous solution finding and dynamic environmental adaptation. Agentic AI has recently been introduced as a promising solution to address the above limitations and pave the way for true generally intelligent and beneficial AI systems. The key idea is to create a networking ecosystem to support a diverse range of autonomous and embodied AI agents in fulfilling their goals. In this paper, we focus on the novel challenges and requirements of agentic AI networking. We propose AgentNet, a novel framework for supporting interaction, collaborative learning, and knowledge transfer among AI agents. We introduce a general architectural framework of AgentNet and then propose a generative foundation model (GFM)-based implementation in which multiple GFM-as-agents have been created as an interactive knowledge-base to bootstrap the development of embodied AI agents according to different task requirements and environmental features. We consider two application scenarios, digital-twin-based industrial automation and metaverse-based infotainment system, to describe how to apply AgentNet for supporting efficient task-driven collaboration and interaction among AI agents.
• Abstract（参考訳）: ネットワークパフォーマンスを改善し、新しいサービス機能を実現する上で、AIとネットワーク収束の有望な可能性には、最近大きな関心を集めている。 既存のネットワークAIソリューションは強力だが、主にクローズループとパッシブラーニングフレームワークに基づいて構築されているため、自律的なソリューション発見と動的環境適応に大きな制限が生じる。 Agentic AIは最近、上記の制限に対処し、真の汎用的かつ有益なAIシステムを実現するための有望なソリューションとして紹介されている。 重要なのは、さまざまな自律的で具体化されたAIエージェントが目標を達成するために、ネットワークエコシステムを構築することだ。 本稿ではエージェントAIネットワークの新たな課題と要件に焦点を当てる。 本稿では,AIエージェント間のインタラクション,協調学習,知識伝達を支援する新しいフレームワークであるAgentNetを提案する。 本稿では,AgentNet の汎用アーキテクチャフレームワークを導入し,複数の GFM-as-agent を対話型ナレッジベースとして作成する生成基盤モデル (GFM) に基づく実装を提案する。 本稿では,AIエージェント間の効率的なタスク駆動コラボレーションとインタラクションを支援するために,AgentNetの適用方法を説明するために,デジタルツインベースの産業自動化とメタバースベースのインフォテインメントシステムという2つのアプリケーションシナリオを検討する。

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