論文の概要: SANEmerg: An Emergent Communication Framework for Semantic-aware Agentic AI Networking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05861v1
• Date: Thu, 07 May 2026 08:30:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.629681
• Title: SANEmerg: An Emergent Communication Framework for Semantic-aware Agentic AI Networking
• Title（参考訳）: SANEmerg: セマンティックなエージェントAIネットワークのための創発的なコミュニケーションフレームワーク
• Authors: Yong Xiao, Haoran Zhou, Yujie Zhou, Marwan Krunz,
• Abstract要約: 創発的コミュニケーションは、タスク固有のシグナリングプロトコルをサポートする自律エージェントを有効にすることで、新しいソリューションを提供する。 本稿では,セマンティック・アウェア・エージェントネットシステムに適したマルチエージェント・創発的コミュニケーション・フレームワークについて考察する。 提案するフレームワークであるSANEmergは,協調作業遂行のためのコミュニケーションの出現を促進するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.675585308639839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Future networking systems are envisioned to become part of an agentic AI-native ecosystem in which a vast number of heterogeneous and specialized AI agents cooperate seamlessly to fulfill complex user requirements in real time. However, traditional networking paradigms are characterized by a rigid decoupling of communication and computation, which often leads to significant inefficiencies in large-scale agentic AI networking (AgentNet) systems. Emergent communication offers a novel solution by enabling autonomous agents that support task-specific signaling protocols for information exchange and collaborative coordination. In this paper, we consider a multi-agent emergent communication framework, tailored for semantic-aware AgentNet systems in which the user's semantic intent can be automatically detected, inferred, and linked to a set of sub-tasks to be assigned to a set of agents. We investigate how communication and signaling protocols can emerge among collaborative agents with computationally bounded intelligence under stringent bandwidth constraints. Our proposed framework, called SANEmerg, is designed to facilitate the emergence of communication for collaborative task fulfillment while adhering to the physical limits of AgentNet. SANEmerg incorporates a bandwidth-adaptable importance-filter that dynamically prioritizes the transmission of higher-contribution message dimensions, ensuring robust performance in bandwidth-limited environments. Furthermore, SANEmerg integrates a complexity-regularizer grounded in the Minimum Description Length (MDL) principle to facilitate the emergence of computationally bounded signaling. Evaluated via an AgentNet prototype and extensive experimentation, SANEmerg demonstrates significant performance improvements over state-of-the-art solutions, achieving superior task accuracy while significantly reducing bandwidth and computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 将来的なネットワークシステムは、多数の異質で専門的なAIエージェントがシームレスに協力して複雑なユーザ要求をリアルタイムで満たす、エージェントAIネイティブエコシステムの一部になる、と想定されている。 しかし、従来のネットワークパラダイムは、通信と計算の厳密な分離によって特徴付けられ、多くの場合、大規模エージェントAIネットワーク(AgentNet)システムにおいて大きな非効率をもたらす。 創発的コミュニケーションは、情報交換と協調協調のためのタスク固有のシグナリングプロトコルをサポートする自律エージェントを可能にすることによって、新しいソリューションを提供する。 本稿では,ユーザのセマンティックインテントを自動的に検出し,推測し,サブタスクのセットにリンクしてエージェントのセットに割り当てる,意味認識型エージェントネットシステムに適したマルチエージェント緊急通信フレームワークを提案する。 本稿では,帯域幅制約下での協調エージェント間の通信と信号プロトコルの出現について検討する。 提案するフレームワークはSANEmergと呼ばれ,AgentNetの物理的限界に固執しながら協調作業遂行のためのコミュニケーションの出現を促進する。 SANEmergは、帯域幅に適応可能な重要度フィルタを導入し、高コントリビューションメッセージ次元の送信を動的に優先順位付けし、帯域幅制限環境での堅牢な性能を保証する。 さらに、SANEmergは、最小記述長(MDL)原理に基づく複雑性調整器を統合し、計算的に有界なシグナリングの出現を促進する。 AgentNetのプロトタイプと広範な実験を通じて評価され、SANEmergは最先端のソリューションよりも大幅な性能向上を示し、帯域幅と計算オーバーヘッドを大幅に削減し、優れたタスク精度を実現している。

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