論文の概要: Federated Agentic AI for Wireless Networks: Fundamentals, Approaches, and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01755v1
- Date: Mon, 02 Mar 2026 11:26:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.8403
- Title: Federated Agentic AI for Wireless Networks: Fundamentals, Approaches, and Applications
- Title（参考訳）: 無線ネットワークのためのフェデレーションエージェントAI:基礎,アプローチ,応用
- Authors: Lingyi Cai, Yu Zhang, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Tao Jiang, Dusit Niyato, Wei Ni, Abbas Jamalipour,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)はエージェントAIの全体的なループを改善する可能性がある。
まず、エージェントAIとメインストリームのFLタイプの基礎を要約し、各FLタイプがエージェントAIのループの特定のコンポーネントを強化する方法について説明する。
低高度無線ネットワークにおけるエージェントAIの動作決定性能を向上させるためにFRLを用いたケーススタディを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.721304295812445
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agentic artificial intelligence (AI) presents a promising pathway toward realizing autonomous and self-improving wireless network services. However, resource-constrained, widely distributed, and data-heterogeneous nature of wireless networks poses significant challenges to existing agentic AI that relies on centralized architectures, leading to high communication overhead, privacy risks, and non-independent and identically distributed (non-IID) data. Federated learning (FL) has the potential to improve the overall loop of agentic AI through collaborative local learning and parameter sharing without exchanging raw data. This paper proposes new federated agentic AI approaches for wireless networks. We first summarize fundamentals of agentic AI and mainstream FL types. Then, we illustrate how each FL type can strengthen a specific component of agentic AI's loop. Moreover, we conduct a case study on using FRL to improve the performance of agentic AI's action decision in low-altitude wireless networks (LAWNs). Finally, we provide a conclusion and discuss future research directions.
- Abstract（参考訳）: エージェント人工知能(AI)は、自律的で自己改善型の無線ネットワークサービスを実現するための、有望な経路を提供する。
しかしながら、無線ネットワークのリソース制約、広く分散されたデータヘテロジニアスな性質は、集中型アーキテクチャに依存する既存のエージェントAIに重大な課題をもたらし、高い通信オーバーヘッド、プライバシーリスク、非独立で同一に分散された(非IID)データをもたらす。
フェデレートラーニング(FL)は、生データを交換することなく、協調的な局所学習とパラメータ共有を通じてエージェントAIの全体的なループを改善する可能性がある。
本稿では,無線ネットワークのための新しいフェデレーションエージェントAIアプローチを提案する。
まずエージェント型AIと主流型FLの基礎を要約する。
次に、各FLタイプがエージェントAIのループの特定のコンポーネントを強化する方法について説明する。
さらに,低高度無線ネットワーク(LAWN)におけるエージェントAIの動作決定性能を向上させるためにFRLを用いたケーススタディを行う。
最後に、結論を述べ、今後の研究の方向性について論じる。
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