論文の概要: Generalization Bounds of Emergent Communications for Agentic AI Networking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08613v1
- Date: Sat, 09 May 2026 02:15:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.771058
- Title: Generalization Bounds of Emergent Communications for Agentic AI Networking
- Title（参考訳）: エージェントAIネットワークのための創発的コミュニケーションの一般化境界
- Abstract要約: 6GネットワークをエージェントAIネットワーク(AgentNet)システムへ移行するには、従来のデータパイプラインからタスク対応のエージェントAIネイティブな通信ソリューションに移行する必要がある。
本稿では,異種エージェント間の協調的タスク解決を容易にする新しい創発的コミュニケーションフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.00939700354407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The evolution of 6G networking toward agentic AI networking (AgentNet) systems requires a shift from traditional data pipelines to task-aware, agentic AI-native communication solutions. Emergent communication, a novel communication paradigm in which autonomous agents learn their own signaling protocols through interaction, is increasingly viewed as a promising solution to address the challenges posed by existing rigid, predefined protocol-based networking architecture. However, most existing emergent communication frameworks fail to account for physical networking constraints, such as bandwidth and computational complexity, and often lack a rigorous information-theoretical foundation. To address these challenges, this paper introduces a novel emergent communication framework that facilitates collaborative task-solving among heterogeneous agents through an information-theoretic lens. We propose a novel joint loss function that unifies the optimization of decision-making functions and the learning of communication signaling. Our proposed solution is grounded on the multi-agent and multi-task distributed information bottleneck (DIB) theory, which allows the quantification of the fundamental trade-off between task-relevant information representation and computational complexity. We further provide theoretical generalization bounds of the emergent communication protocol during decentralized inference across unseen environmental states. Experimental validation on a real-world hardware prototype confirms that our proposed framework significantly improves generalization performance, compared to the state-of-the-art solutions.
- Abstract（参考訳）: 6GネットワークのエージェントAIネットワーキング(AgentNet)システムへの進化には、従来のデータパイプラインからタスク対応のエージェントAIネイティブな通信ソリューションに移行する必要がある。
自律的なエージェントが対話を通じて独自のシグナリングプロトコルを学習する新しいコミュニケーションパラダイムであるEmergent Communicationは、既存の厳格で定義されたプロトコルベースのネットワークアーキテクチャによって引き起こされる課題に対処するための有望なソリューションとして、ますます注目されている。
しかし、既存の創発的な通信フレームワークの多くは、帯域幅や計算複雑性などの物理的なネットワーク制約を考慮せず、厳密な情報理論の基礎を欠いていることが多い。
これらの課題に対処するために,情報理論レンズによる異種エージェント間の協調的タスク解決を容易にする新しい創発的コミュニケーションフレームワークを提案する。
本稿では,意思決定関数の最適化と通信信号の学習を統一する新しい共同損失関数を提案する。
提案手法は,タスク関連情報表現と計算複雑性の基本的なトレードオフを定量化する多エージェント分散情報ボトルネック(DIB)理論に基づく。
さらに、未確認環境における分散型推論において、創発的通信プロトコルの理論的一般化バウンダリを提供する。
実世界のハードウェアプロトタイプに対する実験的検証により,提案するフレームワークは,最先端のソリューションと比較して,一般化性能を著しく向上することを確認した。
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