論文の概要: Agentic AI-RAN: Enabling Intent-Driven, Explainable and Self-Evolving Open RAN Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.24115v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 15:55:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.499132
- Title: Agentic AI-RAN: Enabling Intent-Driven, Explainable and Self-Evolving Open RAN Intelligence
- Title（参考訳）: Agentic AI-RAN: インテント駆動、説明可能、自己進化型オープンRANインテリジェンスの実現
- Authors: Zhizhou He, Yang Luo, Xinkai Liu, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Mohammad Shojafar, Merouane Debbah, Rahim Tafazolli,
- Abstract要約: Open RAN(O-RAN)は、非RT RIC、Near-RT RIC、分散ユニットにまたがるリッチな制御およびテレメトリインタフェースを提供する。
並行して、明示的な計画、ツールの使用、メモリ、自己管理を備えたエージェントAIシステムは、長期的な制御ループを構築する自然な方法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.04027004458567
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Open RAN (O-RAN) exposes rich control and telemetry interfaces across the Non-RT RIC, Near-RT RIC, and distributed units, but also makes it harder to operate multi-tenant, multi-objective RANs in a safe and auditable manner. In parallel, agentic AI systems with explicit planning, tool use, memory, and self-management offer a natural way to structure long-lived control loops. This article surveys how such agentic controllers can be brought into O-RAN: we review the O-RAN architecture, contrast agentic controllers with conventional ML/RL xApps, and organise the task landscape around three clusters: network slice life-cycle, radio resource management (RRM) closed loops, and cross-cutting security, privacy, and compliance. We then introduce a small set of agentic primitives (Plan-Act-Observe-Reflect, skills as tool use, memory and evidence, and self-management gates) and show, in a multi-cell O-RAN simulation, how they improve slice life-cycle and RRM performance compared to conventional baselines and ablations that remove individual primitives. Security, privacy, and compliance are discussed as architectural constraints and open challenges for standards-aligned deployments. This framework achieves an average 8.83\% reduction in resource usage across three classic network slices.
- Abstract（参考訳）: Open RAN(O-RAN)は、非RT RIC、Near-RT RIC、分散ユニット間のリッチな制御とテレメトリインタフェースを公開するが、マルチテナントでマルチオブジェクトのRANを安全かつ監査可能な方法で操作することを難しくする。
並行して、明示的な計画、ツールの使用、メモリ、自己管理を備えたエージェントAIシステムは、長期的な制御ループを構築する自然な方法を提供する。
O-RANアーキテクチャ、従来のML/RL xAppsと対比するエージェントコントローラ、ネットワークスライスライフサイクル、無線リソース管理(RRM)クローズドループ、セキュリティ、プライバシ、コンプライアンスの3つのクラスタのタスクランドスケープを整理する。
次に, エージェントプリミティブ(Plan-Act-Observe-Reflect, ツールとしてのスキル, メモリとエビデンス, 自己管理ゲート)の小さなセットを紹介し, マルチセルO-RANシミュレーションにおいて, 個々のプリミティブを除去する従来のベースラインやアブリゲーションと比較して, スライスライフサイクルとRAM性能を改善する方法を示す。
セキュリティ、プライバシ、コンプライアンスは、アーキテクチャ上の制約と、標準に準拠したデプロイメントのオープンな課題として議論されている。
このフレームワークは3つの古典的なネットワークスライスで平均8.83\%のリソース使用量の削減を実現している。
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