論文の概要: Agentic AI for Ultra-Modern Networks: Multi-Agent Framework for RAN Autonomy and Assurance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16144v1
- Date: Fri, 17 Oct 2025 18:28:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.867066
- Title: Agentic AI for Ultra-Modern Networks: Multi-Agent Framework for RAN Autonomy and Assurance
- Title（参考訳）: 超近代ネットワークのためのエージェントAI:RAN自律と保証のためのマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Sukhdeep Singh, Avinash Bhat, Shweta M, Subhash K Singh, Moonki Hong, Madhan Raj K, Kandeepan Sithamparanathan, Sunder A. Khowaja, Kapal Dev,
- Abstract要約: 従来のO-RAN制御ループはRICベースのオーケストレーションに大きく依存しており、インテリジェンスを集中し、ポリシーの衝突やデータドリフト、予期せぬ条件下での安全でないアクションといったリスクにシステムを公開している。
自律型ネットワークの未来は、データ収集、モデルトレーニング、予測、ポリシー生成検証、デプロイメント、保証を行うために、専門エージェントが協力するマルチエージェントアーキテクチャにある、と我々は主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.253240657118793
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing complexity of Beyond 5G and 6G networks necessitates new paradigms for autonomy and assur- ance. Traditional O-RAN control loops rely heavily on RIC- based orchestration, which centralizes intelligence and exposes the system to risks such as policy conflicts, data drift, and unsafe actions under unforeseen conditions. In this work, we argue that the future of autonomous networks lies in a multi-agentic architecture, where specialized agents collaborate to perform data collection, model training, prediction, policy generation, verification, deployment, and assurance. By replacing tightly- coupled centralized RIC-based workflows with distributed agents, the framework achieves autonomy, resilience, explainability, and system-wide safety. To substantiate this vision, we design and evaluate a traffic steering use case under surge and drift conditions. Results across four KPIs: RRC connected users, IP throughput, PRB utilization, and SINR, demonstrate that a naive predictor-driven deployment improves local KPIs but destabilizes neighbors, whereas the agentic system blocks unsafe policies, preserving global network health. This study highlights multi- agent architectures as a credible foundation for trustworthy AI- driven autonomy in next-generation RANs.
- Abstract（参考訳）: Beyond 5Gと6Gネットワークの複雑さの増大は、自律性と保証の新たなパラダイムを必要とする。
従来のO-RAN制御ループはRICベースのオーケストレーションに大きく依存しており、インテリジェンスを集中し、ポリシーの衝突やデータドリフト、予期せぬ状況下での安全でないアクションといったリスクにシステムを公開する。
そこでは,データ収集,モデルトレーニング,予測,ポリシ生成,検証,デプロイメント,保証を専門エージェントが協力して実施する。
緊密に結合されたRICベースのワークフローを分散エージェントに置き換えることで、自律性、レジリエンス、説明可能性、システム全体の安全性を実現する。
このビジョンを実証するため,サージおよびドリフト条件下での交通ステアリング利用事例の設計と評価を行った。
4つのKPIにまたがる結果:RC接続ユーザ、IPスループット、PRB利用、SINRは、単純で予測駆動のデプロイメントがローカルKPIを改善し、隣人を不安定にする一方、エージェントシステムは安全でないポリシーをブロックし、グローバルネットワークの健全性を保っていることを実証する。
この研究は、次世代RANにおける信頼できるAI駆動の自律性のための信頼できる基盤として、マルチエージェントアーキテクチャを強調している。
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