論文の概要: Customized User Plane Processing via Code Generating AI Agents for Next Generation Mobile Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03282v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 16:19:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.586553
• Title: Customized User Plane Processing via Code Generating AI Agents for Next Generation Mobile Networks
• Title（参考訳）: 次世代モバイルネットワークのためのコード生成AIエージェントによるカスタマイズされたユーザプレーン処理
• Authors: Xiaowen Ma, Onur Ayan, Yunpu Ma, Xueli An,
• Abstract要約: ジェネレーティブAIは、次世代のモバイルネットワーキングに決定的な影響を与えると期待されている。 本研究では,このようなカスタマイズされた処理ブロックをオンデマンドで生成するコード生成問題について検討する。 以上の結果から,AIエージェントが所望の振る舞いをオンデマンドで生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.673355450296924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI is envisioned to have a crucial impact on next generation mobile networking, making the sixth generation (6G) system considerably more autonomous, flexible, and adaptive than its predecessors. By leveraging their natural language processing and code generation capabilities, AI agents enable novel interactions and services between networks and vertical applications. A particularly promising and interesting use case is the customization of connectivity services for vertical applications by generating new customized processing blocks based on text-based service requests. More specifically, AI agents are able to generate code for a new function block that handles user plane traffic, allowing it to inspect and decode a protocol data unit (PDU) and perform specified actions as requested by the application. In this study, we investigate the code generation problem for generating such customized processing blocks on-demand. We evaluate various factors affecting the accuracy of the code generation process in this context, including model selection, prompt design, and the provision of a code template for the agent to utilize. Our findings indicate that AI agents are capable of generating such blocks with the desired behavior on-demand under suitable conditions. We believe that exploring the code generation for network-specific tasks is a very interesting problem for 6G and beyond, enabling networks to achieve a new level of customization by generating new capabilities on-demand.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは次世代のモバイルネットワーキングに決定的な影響を与え、第6世代(6G)システムは前世代よりもはるかに自律的で柔軟で適応性が高い。 自然言語処理とコード生成機能を活用することで、AIエージェントはネットワークと垂直アプリケーション間の新たなインタラクションとサービスを可能にする。 特に有望で興味深いユースケースは、テキストベースのサービス要求に基づいて、新しいカスタマイズされた処理ブロックを生成することで、垂直アプリケーションの接続サービスのカスタマイズである。 具体的には、AIエージェントは、ユーザプレーントラフィックを処理する新しい関数ブロックのコードを生成することができ、プロトコルデータユニット(PDU)を検査してデコードし、アプリケーションから要求された特定のアクションを実行することができる。 本研究では,このようなカスタマイズされた処理ブロックをオンデマンドで生成するコード生成問題について検討する。 この文脈におけるコード生成プロセスの精度に影響を与える様々な要因として、モデル選択、プロンプト設計、エージェントが利用するコードテンプレートの提供などについて評価する。 本研究は,AIエージェントが適切な条件下で,所望の振る舞いをオンデマンドで生成できることを示唆する。 ネットワーク固有のタスクのためのコード生成を探索することは、6G以降において非常に興味深い問題であり、ネットワークがオンデマンドで新たな機能を生成することで、新たなレベルのカスタマイズを実現できると信じています。

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