論文の概要: Agentic AI for Mobile Network RAN Management and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02532v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 12:34:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.989553
• Title: Agentic AI for Mobile Network RAN Management and Optimization
• Title（参考訳）: モバイルネットワークRAN管理と最適化のためのエージェントAI
• Authors: Jorge Pellejero, Luis A. Hernández Gómez, Luis Mendo Tomás, Zoraida Frias Barroso,
• Abstract要約: エージェントAIは、大型AIモデル(LAM)を使用して複雑なシステムを自動化するための新しいパラダイムである。 本稿では,従来のエージェントからエージェントAIへの進化をたどることで,5Gおよび6GネットワークにおけるエージェントAIの継続的な研究に貢献する。 コアデザインパターン(リフレクション、計画、ツールの使用、マルチエージェントのコラボレーション)が説明され、インテリジェントな振る舞いがどのように編成されているかが説明されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic AI represents a new paradigm for automating complex systems by using Large AI Models (LAMs) to provide human-level cognitive abilities with multimodal perception, planning, memory, and reasoning capabilities. This will lead to a new generation of AI systems that autonomously decompose goals, retain context over time, learn continuously, operate across tools and environments, and adapt dynamically. The complexity of 5G and upcoming 6G networks renders manual optimization ineffective, pointing to Agentic AI as a method for automating decisions in dynamic RAN environments. However, despite its rapid advances, there is no established framework outlining the foundational components and operational principles of Agentic AI systems nor a universally accepted definition. This paper contributes to ongoing research on Agentic AI in 5G and 6G networks by outlining its core concepts and then proposing a practical use case that applies Agentic principles to RAN optimization. We first introduce Agentic AI, tracing its evolution from classical agents and discussing the progress from workflows and simple AI agents to Agentic AI. Core design patterns-reflection, planning, tool use, and multi-agent collaboration-are then described to illustrate how intelligent behaviors are orchestrated. These theorical concepts are grounded in the context of mobile networks, with a focus on RAN management and optimization. A practical 5G RAN case study shows how time-series analytics and LAM-driven agents collaborate for KPI-based autonomous decision-making.
• Abstract（参考訳）: エージェントAIは、大規模AIモデル(LAM)を使用して、マルチモーダル認識、計画、メモリ、推論能力を備えた人間レベルの認知能力を提供することによって、複雑なシステムを自動化するための新しいパラダイムである。 これにより、自律的に目標を分解し、時間とともにコンテキストを維持し、継続的に学習し、ツールや環境をまたいで運用し、動的に適応する、新たな世代のAIシステムが生まれる。 5Gと今後の6Gネットワークの複雑さは手動の最適化を非効率にし、動的RAN環境での意思決定を自動化する方法としてAgentic AIを挙げている。 しかし、その急速な進歩にもかかわらず、エージェントAIシステムの基本的な構成要素と運用原則を概説する確立された枠組みや、広く受け入れられた定義は存在しない。 本稿では, 5G と 6G ネットワークにおけるエージェントAIの研究に寄与し, その基本概念を概説し, RAN 最適化にエージェントの原理を適用する実践的ユースケースを提案する。 我々はまず、Agentic AIを紹介し、その進化を古典的なエージェントから追跡し、ワークフローと単純なAIエージェントからAgentic AIへの進歩について議論する。 コアデザインパターン(リフレクション、計画、ツールの使用、マルチエージェントのコラボレーション)が説明され、インテリジェントな振る舞いがどのように編成されているかが説明されます。 これらの理論概念はモバイルネットワークの文脈に根ざしており、RAN管理と最適化に重点を置いている。 実践的な5G RANケーススタディは、時系列分析とLAM駆動エージェントがKPIベースの自律的意思決定にどのように協力するかを示している。

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