論文の概要: SANNet: A Semantic-Aware Agentic AI Networking Framework for Multi-Agent Cross-Layer Coordination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18946v1
• Date: Sun, 25 May 2025 02:45:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.770736
• Title: SANNet: A Semantic-Aware Agentic AI Networking Framework for Multi-Agent Cross-Layer Coordination
• Title（参考訳）: SANNet:マルチエージェントクロスレイアコーディネーションのためのセマンティックなエージェントAIネットワークフレームワーク
• Authors: Yong Xiao, Haoran Zhou, Xubo Li, Yayu Gao, Guangming Shi, Ping Zhang,
• Abstract要約: エージェントAIネットワーク(AgentNet)は、自律的な意思決定のためのコラボレーションとコーディネートのために、多数の専門のAIエージェントに依存している。 本稿では,セマンティックなエージェント型AIネットワークアーキテクチャであるSANNetを提案する。 SANNetは、競合する目的を持つエージェントが同じ目的のために協力するように選択された場合でも、マルチエージェントネットワークシステムの性能を著しく向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.58053553811277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic AI networking (AgentNet) is a novel AI-native networking paradigm that relies on a large number of specialized AI agents to collaborate and coordinate for autonomous decision-making, dynamic environmental adaptation, and complex goal achievement. It has the potential to facilitate real-time network management alongside capabilities for self-configuration, self-optimization, and self-adaptation across diverse and complex networking environments, laying the foundation for fully autonomous networking systems in the future. Despite its promise, AgentNet is still in the early stage of development, and there still lacks an effective networking framework to support automatic goal discovery and multi-agent self-orchestration and task assignment. This paper proposes SANNet, a novel semantic-aware agentic AI networking architecture that can infer the semantic goal of the user and automatically assign agents associated with different layers of a mobile system to fulfill the inferred goal. Motivated by the fact that one of the major challenges in AgentNet is that different agents may have different and even conflicting objectives when collaborating for certain goals, we introduce a dynamic weighting-based conflict-resolving mechanism to address this issue. We prove that SANNet can provide theoretical guarantee in both conflict-resolving and model generalization performance for multi-agent collaboration in dynamic environment. We develop a hardware prototype of SANNet based on the open RAN and 5GS core platform. Our experimental results show that SANNet can significantly improve the performance of multi-agent networking systems, even when agents with conflicting objectives are selected to collaborate for the same goal.
• Abstract（参考訳）: Agentic AI Network(AgentNet)は、自律的な意思決定、動的環境適応、複雑な目標達成のためのコラボレーションと調整を行う、多数の専門的なAIエージェントに依存する、新しいAIネイティブネットワークパラダイムである。 さまざまな複雑なネットワーク環境にまたがる自己設定、自己最適化、自己適応機能とともに、リアルタイムネットワーク管理を促進する可能性があり、将来的には完全な自律型ネットワークシステムの基盤となる。 その約束にもかかわらず、AgentNetはまだ開発の初期段階にあり、自動ゴール発見とマルチエージェントの自己組織化とタスク割り当てをサポートする効果的なネットワークフレームワークがまだ欠けている。 本稿では,ユーザのセマンティックな目標を推測し,モバイルシステムの異なるレイヤに関連付けられたエージェントを自動アサインして推定目標を達成する,新たなセマンティック・アウェアなエージェント型AIネットワークアーキテクチャであるSANNetを提案する。 AgentNetにおける大きな課題の1つは、異なるエージェントが特定の目標のために共同作業する際、異なる目標を持ち、矛盾する可能性があるという事実に動機付けられ、この問題に対処するための動的重み付けベースの競合解決メカニズムを導入します。 SANNetは、動的環境下でのマルチエージェントコラボレーションにおいて、競合解決とモデル一般化のパフォーマンスを理論的に保証できることを示す。 オープンRANおよび5GSコアプラットフォームに基づくSANNetのハードウェアプロトタイプを開発した。 実験の結果、SANNetは、競合する目的を持つエージェントが同じ目標を達成するために選択された場合でも、マルチエージェントネットワークシステムの性能を著しく向上させることができることがわかった。

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