論文の概要: ComAgent: Multi-LLM based Agentic AI Empowered Intelligent Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19607v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 13:43:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.334471
• Title: ComAgent: Multi-LLM based Agentic AI Empowered Intelligent Wireless Networks
• Title（参考訳）: ComAgent: マルチLLMベースのエージェントAIによるインテリジェント無線ネットワーク
• Authors: Haoyun Li, Ming Xiao, Kezhi Wang, Robert Schober, Dong In Kim, Yong Liang Guan,
• Abstract要約: 6Gネットワークは複雑な層間最適化に依存している。 数学の定式化に高レベルの意図を手動で翻訳することは、まだボトルネックである。 我々はマルチLLMエージェントAIフレームワークであるComAgentを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.031889234230725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emerging 6G networks rely on complex cross-layer optimization, yet manually translating high-level intents into mathematical formulations remains a bottleneck. While Large Language Models (LLMs) offer promise, monolithic approaches often lack sufficient domain grounding, constraint awareness, and verification capabilities. To address this, we present ComAgent, a multi-LLM agentic AI framework. ComAgent employs a closed-loop Perception-Planning-Action-Reflection cycle, coordinating specialized agents for literature search, coding, and scoring to autonomously generate solver-ready formulations and reproducible simulations. By iteratively decomposing problems and self-correcting errors, the framework effectively bridges the gap between user intent and execution. Evaluations demonstrate that ComAgent achieves expert-comparable performance in complex beamforming optimization and outperforms monolithic LLMs across diverse wireless tasks, highlighting its potential for automating design in emerging wireless networks.
• Abstract（参考訳）: 新興6Gネットワークは複雑なクロスレイヤー最適化に依存しているが、高レベルの意図を数学的定式化に手動で翻訳することはボトルネックのままである。 大きな言語モデル(LLM)は約束を提供するが、モノリシックなアプローチには十分なドメイン基盤、制約認識、検証機能が欠けていることが多い。 これを解決するために,マルチLLMエージェントAIフレームワークであるComAgentを紹介する。 ComAgentは閉ループパーセプション・プランニング・アクション・リフレクション(英語版)サイクルを採用し、文学検索、コーディング、スコアリングのための特殊エージェントをコーディネートし、ソルバ可読な定式化と再現可能なシミュレーションを自律的に生成する。 問題を反復的に分解し、エラーを自己修正することにより、このフレームワークはユーザの意図と実行の間のギャップを効果的に橋渡しする。 評価の結果、ComAgentは複雑なビームフォーミング最適化において専門家に比較可能な性能を達成し、様々な無線タスクでモノリシックなLCMよりも優れており、新興無線ネットワークにおける設計の自動化の可能性を強調している。

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