論文の概要: When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05792v1
- Date: Thu, 06 Aug 2026 09:26:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.866149
- Title: When Agentic AI Meets Integrated Sensing and Communication
- Title（参考訳）: エージェントAIが統合センシングとコミュニケーションに出会ったとき
- Abstract要約: エージェント人工知能(AI)は、統合センシングとコミュニケーション(ISAC)を目標駆動のクローズドループインテリジェントシステムに変換する。
この調査は、文献を6段階のクローズドループフレームワークにまとめる。
物理層プリミティブから完全な閉ループISACまでの5段階のエージェント成熟を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.084474668808912
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agentic artificial intelligence (AI) is transforming Integrated Sensing and Communication (ISAC) from a function-oriented physical-layer technology into a goal-driven, closed-loop intelligent system, a paradigm we term AISAC. Existing work on learning-based sensing, resource allocation, reconfigurable intelligent surfaces (RIS), edge intelligence, multi-agent coordination, and resilient networking has developed largely in isolation. This survey unifies the literature within a six-stage closed-loop framework comprising observation, contextualization, reasoning and prediction, planning and orchestration, execution and collaboration, and feedback and resilience. It also introduces five levels of agentic maturity, ranging from physical-layer primitives to fully closed-loop agentic ISAC. We use this framework to review advances in multimodal intelligence, large language models, reinforcement learning, federated learning, RIS-assisted control, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and vehicular networks, and AI-native network management, and analyze privacy, security, resilience, and sustainability as cross-cutting requirements of the full perception-reasoning-action loop. An audit of representative studies against nine agentic-specific evaluation criteria shows that no system reports more than one or two of them, exposing a gap between claimed and demonstrated agentic maturity. We identify open challenges in physical-to-semantic grounding, predictive world models, real-time agent-PHY interaction, safe tool use, heterogeneous multi-agent collaboration, benchmarking, and resource-efficient autonomy.
- Abstract（参考訳）: エージェント人工知能(AI)は、統合センシングとコミュニケーション(ISAC)を、機能指向の物理層技術から、AISACというパラダイムであるゴール駆動のクローズループインテリジェントシステムに変換する。
学習に基づくセンシング、リソース割り当て、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)、エッジインテリジェンス、マルチエージェントコーディネート、レジリエントネットワーキングに関する既存の研究は、主に独立して発展してきた。
この調査は、観察、文脈化、推論と予測、計画とオーケストレーション、実行とコラボレーション、フィードバックとレジリエンスを含む6段階のクローズドループフレームワーク内の文献を統合する。
また、物理層プリミティブから完全な閉ループエージェントISACまでの5レベルのエージェント成熟も導入されている。
このフレームワークは、マルチモーダルインテリジェンス、大規模言語モデル、強化学習、フェデレーション学習、RIS支援制御、無人空飛ぶ車(UAV)と車両ネットワーク、AIネイティブネットワーク管理の進歩をレビューし、完全な知覚推論アクションループの横断的要求として、プライバシ、セキュリティ、レジリエンス、サステナビリティを分析します。
9つのエージェント特異的評価基準に対する代表的研究の監査では、1つまたは2つ以上のシステムが報告せず、主張と実証されたエージェント成熟の間のギャップが露呈した。
物理対セマンティックグラウンド、予測世界モデル、リアルタイムエージェント-PHYインタラクション、安全なツール使用、異種マルチエージェントコラボレーション、ベンチマーク、リソース効率の自律性に関するオープンな課題を特定します。
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