論文の概要: Agoran: An Agentic Open Marketplace for 6G RAN Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09159v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 12:17:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.564768
• Title: Agoran: An Agentic Open Marketplace for 6G RAN Automation
• Title（参考訳）: Agoran: 6G RAN自動化のためのエージェント型オープンマーケットプレース
• Authors: Ilias Chatzistefanidis, Navid Nikaein, Andrea Leone, Ali Maatouk, Leandros Tassioulas, Roberto Morabito, Ioannis Pitsiorlas, Marios Kountouris,
• Abstract要約: Agoranはエージェント型のマーケットプレースで、利害関係者を直接運用ループに持ち込む。 古代ギリシアのアダラに触発され、アゴランは3つの自律的なAI部門に権限を分配した。 ライブデモが公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.656070798681819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Next-generation mobile networks must reconcile the often-conflicting goals of multiple service owners. However, today's network slice controllers remain rigid, policy-bound, and unaware of the business context. We introduce Agoran Service and Resource Broker (SRB), an agentic marketplace that brings stakeholders directly into the operational loop. Inspired by the ancient Greek agora, Agoran distributes authority across three autonomous AI branches: a Legislative branch that answers compliance queries using retrieval-augmented Large Language Models (LLMs); an Executive branch that maintains real-time situational awareness through a watcher-updated vector database; and a Judicial branch that evaluates each agent message with a rule-based Trust Score, while arbitrating LLMs detect malicious behavior and apply real-time incentives to restore trust. Stakeholder-side Negotiation Agents and the SRB-side Mediator Agent negotiate feasible, Pareto-optimal offers produced by a multi-objective optimizer, reaching a consensus intent in a single round, which is then deployed to Open and AI RAN controllers. Deployed on a private 5G testbed and evaluated with realistic traces of vehicle mobility, Agoran achieved significant gains: (i) a 37% increase in throughput of eMBB slices, (ii) a 73% reduction in latency of URLLC slices, and concurrently (iii) an end-to-end 8.3% saving in PRB usage compared to a static baseline. An 1B-parameter Llama model, fine-tuned for five minutes on 100 GPT-4 dialogues, recovers approximately 80% of GPT-4.1's decision quality, while operating within 6 GiB of memory and converging in only 1.3 seconds. These results establish Agoran as a concrete, standards-aligned path toward ultra-flexible, stakeholder-centric 6G networks. A live demo is presented https://www.youtube.com/watch?v=h7vEyMu2f5w\&ab_channel=BubbleRAN.
• Abstract（参考訳）: 次世代のモバイルネットワークは、複数のサービスオーナの頻繁な目標を調整しなければならない。 しかし、今日のネットワークスライスコントローラは厳格であり、ポリシーに縛られ、ビジネスコンテキストに気付かないままです。 私たちはAgoran Service and Resource Broker (SRB)を紹介します。 古代ギリシアのアディラに触発されて、Agoranは3つの自律AIブランチに権限を分配する: 検索強化されたLarge Language Models(LLMs)を使用してコンプライアンスクエリに回答する立法部門、ウォッチラー更新ベクターデータベースを通じてリアルタイムの状況認識を維持する執行部門、ルールベースのTrust Scoreで各メッセージメッセージを評価する司法部門。 Stakeholder-side Negotiation AgentsとSRB-side Mediator Agentは交渉可能であり、Pareto-Optimalは多目的オプティマイザによって提供され、単一のラウンドでコンセンサスインテントに達し、OpenとAI RANコントローラにデプロイされる。 プライベートな5Gテストベッドに配備され、現実的な車両移動の痕跡で評価され、アゴランは大きな成果を上げました。 (i)eMBBスライス処理のスループットが37%向上した。 (ii)URLLCスライスにおけるレイテンシの73%削減と同時化 (iii)静的ベースラインに比べてPRB使用率が8.3%削減された。 1BパラメータのLlamaモデルは100 GPT-4の対話で5分間微調整され、GPT-4.1の判定品質の約80%を回復し、メモリ6GBで動作し、1.3秒で収束する。 これらの結果は、Agoranを、超フレキシブルな利害関係者中心の6Gネットワークへの、具体的な標準に準拠したパスとして確立する。 ライブデモはhttps://www.youtube.com/watch? v=h7vEyMu2f5w\&ab_ channel=BubbleRAN

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