論文の概要: Agentic Assistant for 6G: Turn-based Conversations for AI-RAN Hierarchical Co-Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13868v1
- Date: Sat, 14 Feb 2026 19:58:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.530065
- Title: Agentic Assistant for 6G: Turn-based Conversations for AI-RAN Hierarchical Co-Management
- Title（参考訳）: 6Gのエージェントアシスタント:AI-RAN階層的共同管理のためのターンベースの会話
- Authors: Udhaya Srinivasan, Weisi Guo,
- Abstract要約: RANとエッジAIの共同管理はギャップであり、ターンベースのヒューマンインタラクションを必要とする階層的および動的問題を生成する。
ここでは,人間の意図に基づくクエリを理解可能なエージェントネットワークマネージャとターンベースの会話アシスタントを作成する。
これらの結果から幻覚の普遍的課題が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.369638196554929
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: New generations of radio access networks (RAN), especially with native AI services are increasingly difficult for human engineers to manage in real-time. Enterprise networks are often managed locally, where expertise is scarce. Existing research has focused on creating Retrieval-Augmented Generation (RAG) LLMs that can help to plan and configure RAN and core aspects only. Co-management of RAN and edge AI is the gap, which creates hierarchical and dynamic problems that require turn-based human interactions. Here, we create an agentic network manager and turn-based conversation assistant that can understand human intent-based queries that match hierarchical problems in AI-RAN. The framework constructed consists of: (a) a user interface and evaluation dashboard, (b) an intelligence layer that interfaces with the AI-RAN, and (c) a knowledge layer for providing the basis for evaluations and recommendations. These form 3 layers of capability with the following validation performances (average response time 13s): (1) design and planning a service (78\% accuracy), (2) operating specific AI-RAN tools (89\% accuracy), and (3) tuning AI-RAN performance (67\%). These initial results indicate the universal challenges of hallucination but also fast response performance success that can really reduce OPEX costs for small scale enterprise users.
- Abstract（参考訳）: 新しい世代の無線アクセスネットワーク(RAN)、特にネイティブAIサービスでは、人間のエンジニアがリアルタイムで管理することがますます困難になっている。
エンタープライズネットワークは、専門知識が乏しいローカルで管理されることが多い。
既存の研究は、RANとコアの側面のみを計画、設定するのに役立つレトリーバル拡張ジェネレーション(RAG) LLMの作成に重点を置いている。
RANとエッジAIの共同管理はギャップであり、ターンベースのヒューマンインタラクションを必要とする階層的および動的問題を生成する。
ここではエージェントネットワークマネージャとターンベースの会話アシスタントを作成し、AI-RANの階層的問題にマッチする人間の意図に基づくクエリを理解できるようにする。
構築された枠組みは以下の通りである。
a) ユーザインターフェースと評価ダッシュボード。
b)AI-RANとインターフェースするインテリジェンス層、及び
(c)評価及び勧告の基礎を提供する知識層。
これらは以下の検証性能(平均応答時間13s)を持つ3つの機能層を形成する:(1)サービスの設計と計画(78\%精度)、(2)特定のAI-RANツールを操作する(89\%精度)、(3)AI-RANパフォーマンスをチューニングする(67\%)。
これらの最初の結果は、幻覚の普遍的な課題だけでなく、小規模エンタープライズユーザにとってOPEXコストを大幅に削減できる、迅速な応答性能の成功も示している。
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