論文の概要: A4FN: an Agentic AI Architecture for Autonomous Flying Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03829v1
- Date: Sat, 04 Oct 2025 15:02:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.281898
- Title: A4FN: an Agentic AI Architecture for Autonomous Flying Networks
- Title（参考訳）: A4FN:自律飛行ネットワークのためのエージェントAIアーキテクチャ
- Authors: André Coelho, Pedro Ribeiro, Helder Fontes, Rui Campos,
- Abstract要約: A4FNは、無人航空機(UAV)をアクセスノードとして使用したFlying Networks(FN)におけるインテント駆動自動化のためのエージェント人工知能アーキテクチャである。
論文では、A4FNアーキテクチャ、そのコアイノベーション、マルチエージェント調整とエージェントAIの次世代FNへの統合におけるオープンな研究課題について詳述している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17966001353008776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This position paper presents A4FN, an Agentic Artificial Intelligence (AI) architecture for intent-driven automation in Flying Networks (FNs) using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) as access nodes. A4FN leverages Generative AI and Large Language Models (LLMs) to enable real-time, context-aware network control via a distributed agentic system. It comprises two components: the Perception Agent (PA), which semantically interprets multimodal input -- including imagery, audio, and telemetry data -- from UAV-mounted sensors to derive Service Level Specifications (SLSs); and the Decision-and-Action Agent (DAA), which reconfigures the network based on inferred intents. A4FN embodies key properties of Agentic AI, including autonomy, goal-driven reasoning, and continuous perception-action cycles. Designed for mission-critical, infrastructure-limited scenarios such as disaster response, it supports adaptive reconfiguration, dynamic resource management, and interoperability with emerging wireless technologies. The paper details the A4FN architecture, its core innovations, and open research challenges in multi-agent coordination and Agentic AI integration in next-generation FNs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)をアクセスノードとするFlying Networks(FN)におけるAIアーキテクチャであるA4FNについて述べる。
A4FNはジェネレーティブAIとLarge Language Models(LLM)を活用し、分散エージェントシステムを介してリアルタイムでコンテキスト対応のネットワーク制御を可能にする。
イメージ、オーディオ、テレメトリデータを含むマルチモーダル入力を、UAV搭載センサーから意味論的に解釈してサービスレベル仕様(SLS)を導出するPerception Agent(PA)と、推論された意図に基づいてネットワークを再構成するDecision-and-Action Agent(DAA)の2つのコンポーネントで構成されている。
A4FNは、自律性、ゴール駆動推論、継続的な知覚行動サイクルを含む、エージェントAIの重要な特性を具現化している。
災害対応のようなミッションクリティカルでインフラに制限のあるシナリオのために設計されており、適応的な再構成、動的リソース管理、新興無線技術との相互運用性をサポートする。
論文では、A4FNアーキテクチャ、そのコアイノベーション、マルチエージェント調整とエージェントAIの次世代FNへの統合におけるオープンな研究課題について詳述している。
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