論文の概要: From Agentification to Self-Evolving Agentic AI for Wireless Networks: Concepts, Approaches, and Future Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05596v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 05:45:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.115664
• Title: From Agentification to Self-Evolving Agentic AI for Wireless Networks: Concepts, Approaches, and Future Research Directions
• Title（参考訳）: 無線ネットワークのためのエージェント化から自己進化型エージェントAI:概念,アプローチ,今後の研究方向
• Authors: Changyuan Zhao, Ruichen Zhang, Jiacheng Wang, Dusit Niyato, Geng Sun, Xianbin Wang, Shiwen Mao, Abbas Jamalipour,
• Abstract要約: 自律進化型エージェント人工知能(AI)は、将来の無線システムに新しいパラダイムを提供する。 静的AIモデルとは異なり、自己進化エージェントは、モデルやツールを更新し、環境ダイナミクスに対応する自律進化サイクルを組み込む。 本稿では,自己進化型エージェントAIの概要を概説し,その階層化アーキテクチャ,ライフサイクル,鍵となる技術について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.72279728350763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-evolving agentic artificial intelligence (AI) offers a new paradigm for future wireless systems by enabling autonomous agents to continually adapt and improve without human intervention. Unlike static AI models, self-evolving agents embed an autonomous evolution cycle that updates models, tools, and workflows in response to environmental dynamics. This paper presents a comprehensive overview of self-evolving agentic AI, highlighting its layered architecture, life cycle, and key techniques, including tool intelligence, workflow optimization, self-reflection, and evolutionary learning. We further propose a multi-agent cooperative self-evolving agentic AI framework, where multiple large language models (LLMs) are assigned role-specialized prompts under the coordination of a supervisor agent. Through structured dialogue, iterative feedback, and systematic validation, the system autonomously executes the entire life cycle without human intervention. A case study on antenna evolution in low-altitude wireless networks (LAWNs) demonstrates how the framework autonomously upgrades fixed antenna optimization into movable antenna optimization. Experimental results show that the proposed self-evolving agentic AI autonomously improves beam gain and restores degraded performance by up to 52.02%, consistently surpassing the fixed baseline with little to no human intervention and validating its adaptability and robustness for next-generation wireless intelligence.
• Abstract（参考訳）: 自律型エージェント人工知能(AI)は、人間の介入なしに自律型エージェントが継続的な適応と改善を可能にすることによって、将来の無線システムに新たなパラダイムを提供する。 静的AIモデルとは異なり、自己進化エージェントは、環境力学に対応するモデル、ツール、ワークフローを更新する自律進化サイクルを埋め込む。 本稿では,その階層化アーキテクチャ,ライフサイクル,ツールインテリジェンス,ワークフロー最適化,自己回帰,進化学習といった重要な技術について概説する。 さらに,複数の大規模言語モデル (LLM) をスーパーバイザエージェントの協調の下で役割特定プロンプトとして割り当てる多エージェント協調型自己進化型エージェントAIフレームワークを提案する。 構造化された対話、反復的なフィードバック、体系的な検証を通じて、システムは人間の介入なしにライフサイクル全体を自律的に実行します。 低高度無線ネットワーク(LAWN)におけるアンテナの進化に関するケーススタディは、このフレームワークが固定アンテナ最適化を可動アンテナ最適化に自律的にアップグレードする方法を示している。 実験結果から,提案する自己進化型エージェントAIはビームゲインを自律的に改善し,劣化した性能を最大52.02%向上させ,人間の介入をほとんど必要とせず常に固定ベースラインを上回り,次世代無線インテリジェンスへの適応性と堅牢性を検証した。

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