論文の概要: From Intents to Actions: Agentic AI in Autonomous Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01271v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 15:01:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.686804
• Title: From Intents to Actions: Agentic AI in Autonomous Networks
• Title（参考訳）: インテントからアクションへ:自律ネットワークにおけるエージェントAI
• Authors: Burak Demirel, Pablo Soldati, Yu Wang,
• Abstract要約: この研究は、意図駆動型自律ネットワークのためのエージェントAIシステムを導入し、3つの専門エージェントで構成されている。 言語モデルを利用したインタプリタエージェントは、フィードバック、制約実現可能性、ネットワーク条件の進化に基づく意図の語彙解析を行う。 エージェントはこれらの認知テンプレートをトラクタブルな最適化問題に変換し、トレードオフを分析し、目的物間での好みを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.442771585706931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Telecommunication networks are increasingly expected to operate autonomously while supporting heterogeneous services with diverse and often conflicting intents -- that is, performance objectives, constraints, and requirements specific to each service. However, transforming high-level intents -- such as ultra-low latency, high throughput, or energy efficiency -- into concrete control actions (i.e., low-level actuator commands) remains beyond the capability of existing heuristic approaches. This work introduces an Agentic AI system for intent-driven autonomous networks, structured around three specialized agents. A supervisory interpreter agent, powered by language models, performs both lexical parsing of intents into executable optimization templates and cognitive refinement based on feedback, constraint feasibility, and evolving network conditions. An optimizer agent converts these templates into tractable optimization problems, analyzes trade-offs, and derives preferences across objectives. Lastly, a preference-driven controller agent, based on multi-objective reinforcement learning, leverages these preferences to operate near the Pareto frontier of network performance that best satisfies the original intent. Collectively, these agents enable networks to autonomously interpret, reason over, adapt to, and act upon diverse intents and network conditions in a scalable manner.
• Abstract（参考訳）: テレコミュニケーションネットワークは、多種多様でしばしば矛盾する意図を持つ異種サービス(すなわち、各サービス固有のパフォーマンス目標、制約、要求)をサポートしながら、自律的に運用されることがますます期待されている。 しかし、超低レイテンシ、高スループット、エネルギー効率などの高レベルのインテントを具体的な制御動作(低レベルのアクチュエータコマンド)に変換することは、既存のヒューリスティックアプローチの能力を超えている。 この研究は、意図駆動型自律ネットワークのためのエージェントAIシステムを導入し、3つの専門エージェントで構成されている。 言語モデルを利用したインタプリタエージェントは、フィードバック、制約実現可能性、ネットワーク条件の進化に基づく、実行可能最適化テンプレートへのインテントの語彙解析と認知改善の両方を実行する。 最適化エージェントは、これらのテンプレートをトラクタブルな最適化問題に変換し、トレードオフを分析し、目的物間での好みを導出する。 最後に、多目的強化学習に基づく選好駆動制御エージェントは、これらの選好を利用して、元の意図を最も満足するネットワーク性能のパレートフロンティア付近で動作させる。 これらのエージェントは、ネットワークが自律的に解釈し、推論し、適応し、スケーラブルな方法で様々な意図やネットワーク条件に作用することを可能にする。

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