Fugu-MT 論文翻訳(概要): Agentic AI Empowered Intent-Based Networking for 6G

論文の概要: Agentic AI Empowered Intent-Based Networking for 6G

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06640v1
Date: Sat, 10 Jan 2026 17:49:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.914655
Title: Agentic AI Empowered Intent-Based Networking for 6G
Title（参考訳）: 6GのためのエージェントAIを活用したインテントベースネットワーク
Authors: Genze Jiang, Kezhi Wang, Xiaomin Chen, Yizhou Huang,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM) をベースとしたエージェントが自然言語の意図を自律的に分解する階層型マルチエージェントフレームワークを提案する。提案アーキテクチャでは、Radio Access Network(RAN)とCore Networkエージェントという2つの専門エージェントをReActスタイルの推論によって調整するオーケストレータエージェントを採用している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.51908698615755
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The transition towards sixth-generation (6G) wireless networks necessitates autonomous orchestration mechanisms capable of translating high-level operational intents into executable network configurations. Existing approaches to Intent-Based Networking (IBN) rely upon either rule-based systems that struggle with linguistic variation or end-to-end neural models that lack interpretability and fail to enforce operational constraints. This paper presents a hierarchical multi-agent framework where Large Language Model (LLM) based agents autonomously decompose natural language intents, consult domain-specific specialists, and synthesise technically feasible network slice configurations through iterative reasoning-action (ReAct) cycles. The proposed architecture employs an orchestrator agent coordinating two specialist agents, i.e., Radio Access Network (RAN) and Core Network agents, via ReAct-style reasoning, grounded in structured network state representations. Experimental evaluation across diverse benchmark scenarios shows that the proposed system outperforms rule-based systems and direct LLM prompting, with architectural principles applicable to Open RAN (O-RAN) deployments. The results also demonstrate that whilst contemporary LLMs possess general telecommunications knowledge, network automation requires careful prompt engineering to encode context-dependent decision thresholds, advancing autonomous orchestration capabilities for next-generation wireless systems.
Abstract（参考訳）: 第6世代(6G)無線ネットワークへの移行は、高レベルの運用意図を実行可能なネットワーク構成に変換することのできる自律的なオーケストレーション機構を必要とする。既存のIntent-Based Networking (IBN)のアプローチは、言語的変動に苦しむルールベースのシステムか、解釈可能性に欠け、運用上の制約を強制できないエンドツーエンドのニューラルモデルに依存している。本稿では,Large Language Model(LLM)をベースとしたエージェントが,自然言語の意図を自律的に分解し,ドメイン特化の専門家に相談し,反復的推論行動(ReAct)サイクルを通じて技術的に実現可能なネットワークスライス構成を合成する階層的マルチエージェントフレームワークを提案する。提案アーキテクチャでは、Radio Access Network(RAN)とCore Networkエージェントという2つの専門エージェントを協調するオーケストレータエージェントをReActスタイルの推論を通じて、構造化ネットワーク状態表現を基盤とする。多様なベンチマークシナリオによる実験結果から,提案システムはルールベースシステムと直接LLMプロンプトより優れており,アーキテクチャ原則はOpen RAN(O-RAN)デプロイメントに適用可能であることが示された。また、現代のLLMは一般的な通信知識を持っているが、ネットワーク自動化には、コンテキストに依存した決定しきい値のエンコード、次世代無線システムの自律的オーケストレーション機能に注意を要することが示されている。

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