論文の概要: Agentic Wireless Communication for 6G: Intent-Aware and Continuously Evolving Physical-Layer Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17096v1
- Date: Thu, 19 Feb 2026 05:36:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.712145
- Title: Agentic Wireless Communication for 6G: Intent-Aware and Continuously Evolving Physical-Layer Intelligence
- Title（参考訳）: 6Gのためのエージェント無線通信: インテント・アウェアと物理層知能の連続進化
- Authors: Zhaoyang Li, Xingzhi Jin, Junyu Pan, Qianqian Yang, Zhiguo Shi,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、意図認識型ネットワークエージェントのための有望な基盤を提供する。
本稿では,6G物理層とその実現経路のエージェントAIについて検討する。
本稿では,多種多様なユーザ好みのコミュニケーションリンクを適応的に構築する,意図駆動型リンク決定エージェントAgenComのケーススタディを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.740040535858327
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As 6G wireless systems evolve, growing functional complexity and diverse service demands are driving a shift from rule-based control to intent-driven autonomous intelligence. User requirements are no longer captured by a single metric (e.g., throughput or reliability), but by multi-dimensional objectives such as latency sensitivity, energy preference, computational constraints, and service-level requirements. These objectives may also change over time due to environmental dynamics and user-network interactions. Therefore, accurate understanding of both the communication environment and user intent is critical for autonomous and sustainably evolving 6G communications. Large language models (LLMs), with strong contextual understanding and cross-modal reasoning, provide a promising foundation for intent-aware network agents. Compared with rule-driven or centrally optimized designs, LLM-based agents can integrate heterogeneous information and translate natural-language intents into executable control and configuration decisions. Focusing on a closed-loop pipeline of intent perception, autonomous decision making, and network execution, this paper investigates agentic AI for the 6G physical layer and its realization pathways. We review representative physical-layer tasks and their limitations in supporting intent awareness and autonomy, identify application scenarios where agentic AI is advantageous, and discuss key challenges and enabling technologies in multimodal perception, cross-layer decision making, and sustainable optimization. Finally, we present a case study of an intent-driven link decision agent, termed AgenCom, which adaptively constructs communication links under diverse user preferences and channel conditions.
- Abstract（参考訳）: 6Gワイヤレスシステムが進化するにつれて、機能的な複雑さと多様なサービス要求が、ルールベースのコントロールから意図駆動型自律型インテリジェンスへとシフトしている。
ユーザ要求は、もはや単一のメトリック(例えば、スループットや信頼性)によってキャプチャされるのではなく、レイテンシの感度、エネルギー優先、計算上の制約、サービスレベルの要求といった多次元的な目的によってキャプチャされる。
これらの目的は、環境力学やユーザとネットワークの相互作用によって、時間とともに変化する可能性がある。
したがって、自律的で持続的な6G通信において、コミュニケーション環境とユーザ意図の両方の正確な理解が重要である。
大きな言語モデル(LLM)は、強い文脈理解とクロスモーダル推論を持ち、意図認識型ネットワークエージェントの有望な基盤を提供する。
ルール駆動設計や中央最適化設計と比較すると、LLMベースのエージェントは異種情報を統合し、自然言語の意図を実行可能な制御および構成決定に変換することができる。
本稿では,意図認識,自律的意思決定,ネットワーク実行のクローズドループパイプラインに着目し,エージェントAIによる6G物理層とその実現経路について検討する。
エージェントAIが有利なアプリケーションシナリオを特定し、重要な課題について議論し、マルチモーダルな認識、クロスレイヤーな意思決定、持続可能な最適化を実現する。
最後に,多様なユーザの好みやチャネル条件下での通信リンクを適応的に構築する,意図駆動型リンク決定エージェントであるAgenComのケーススタディを示す。
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