論文の概要: Goal-Oriented Multi-Agent Semantic Networking: Unifying Intents, Semantics, and Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01035v1
- Date: Sun, 30 Nov 2025 19:04:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.550227
- Title: Goal-Oriented Multi-Agent Semantic Networking: Unifying Intents, Semantics, and Intelligence
- Title（参考訳）: ゴール指向マルチエージェントセマンティックネットワーク:インテント、セマンティック、インテリジェンスの統合
- Authors: Shutong Chen, Qi Liao, Adnan Aijaz, Yansha Deng,
- Abstract要約: 6Gサービスは、目標指向とAIネイティブな通信に向けて進化している。
本稿では,Goal-Oriented Multi-Agent Semantic Networking(GoAgentNet)を紹介する。
GoAgentNetは、複数の協調エージェントに機能を抽象化することで、アプリケーションとネットワークのコラボレーションを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.098329801642183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 6G services are evolving toward goal-oriented and AI-native communication, which are expected to deliver transformative societal benefits across various industries and promote energy sustainability. Yet today's networking architectures, built on complete decoupling of the applications and the network, cannot expose or exploit high-level goals, limiting their ability to adapt intelligently to service needs. This work introduces Goal-Oriented Multi-Agent Semantic Networking (GoAgentNet), a new architecture that elevates communication from data exchange to goal fulfilment. GoAgentNet enables applications and the network to collaborate by abstracting their functions into multiple collaborative agents, and jointly orchestrates multi-agent sensing, networking, computation, and control through semantic computation and cross-layer semantic networking, allowing the entire architecture to pursue unified application goals. We first outline the limitations of legacy network designs in supporting 6G services, based on which we highlight key enablers of our GoAgentNet design. Then, through three representative 6G usage scenarios, we demonstrate how GoAgentNet can unlock more efficient and intelligent services. We further identify unique challenges faced by GoAgentNet deployment and corresponding potential solutions. A case study on robotic fault detection and recovery shows that our GoAgentNet architecture improves energy efficiency by up to 99% and increases the task success rate by up to 72%, compared with the existing networking architectures without GoAgentNet, which underscores its potential to support scalable and sustainable 6G systems.
- Abstract（参考訳）: 6Gサービスは、さまざまな産業に変革的な社会的利益を提供し、エネルギー持続可能性を促進することが期待されている、目標指向とAIネイティブなコミュニケーションに向かって進化している。
しかし、アプリケーションとネットワークの完全な分離に基づいて構築された今日のネットワーキングアーキテクチャは、高レベルの目標を公開または活用することができず、サービスニーズにインテリジェントに適応する能力を制限する。
本稿では,Goal-Oriented Multi-Agent Semantic Networking (GoAgentNet)を紹介した。
GoAgentNetは、複数の協調エージェントに機能を抽象化することで、アプリケーションとネットワークのコラボレーションを可能にし、セマンティックな計算と層間セマンティックネットワーキングを通じて、マルチエージェントのセンシング、ネットワーク、計算、制御を共同でオーケストレーションすることで、アーキテクチャ全体が統合されたアプリケーション目標を追求することを可能にする。
まず、GoAgentNet設計のキーイネージャに注目する6Gサービスのサポートにおけるレガシーネットワーク設計の限界について概説する。
そして、3つの代表的な6G利用シナリオを通じて、GoAgentNetがより効率的でインテリジェントなサービスをアンロックする方法を実証する。
さらに、GoAgentNetデプロイメントが直面している固有の課題と、それに対応する潜在的なソリューションを特定します。
ロボット故障検出とリカバリに関するケーススタディによると、GoAgentNetアーキテクチャは、スケーラブルで持続可能な6Gシステムをサポートする可能性を示しているGoAgentNetのない既存のネットワークアーキテクチャと比較して、エネルギー効率を最大99%改善し、タスク成功率を最大72%向上させています。
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