論文の概要: Toward Agentic Optical Networks: A Vision of LLM Agent-Driven Autonomous Lifecycle Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.32226v1
• Date: Sat, 26 Sep 2026 04:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-07 18:45:28.57422
• Title: Toward Agentic Optical Networks: A Vision of LLM Agent-Driven Autonomous Lifecycle Management
• Title（参考訳）: エージェント光ネットワークに向けて: LLMエージェント駆動型自律ライフサイクル管理の展望
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、従来のAI技術を越えてネットワーク自動化を進める大きな機会を提供する。 LLMエージェントをライフサイクル全体を通して統合することで、エージェント光学ネットワーク(AON)に対する概念的なロードマップを構想する。 本稿では,AONのLCMのすべての位相を管理するために特別に開発された階層型マルチエージェント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）: 24.09461447197373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As optical networks continue to expand in scale, complexity, and service diversity, the implementation of automation has become essential for ensuring agility, efficiency, and reliability in lifecycle management (LCM) of optical networks. Large language model (LLM) Agent, distinguished by its progressively sophisticated capabilities in logical reasoning, adaptive decision-making, complex problem solving, and multi-task orchestration, presents great opportunities to advance network automation beyond traditional AI techniques. Nevertheless, the application of LLM Agent in optical networks remains in its early exploratory stage, challenged by the lack of multi-task coordination, high computational demands, data dependence, and reliability concerns. In this paper, we envision a conceptual roadmap toward Agentic Optical Networks (AONs) by integrating LLM Agents throughout the LCM with high-level autonomy. First, we trace the evolution from manual operations to AI-empowered frameworks and distill key technologies in Agent, providing actionable insights into leveraging its strengths for addressing practical network automation challenges. A core contribution of this paper is the proposal of a hierarchical multi-Agent framework, which is specifically developed to manage every phase in LCM of AONs, including planning, deployment, operation, maintenance, upgrade, and decommission, thereby enabling more cohesive and comprehensive automation throughout the entire lifecycle. In addition, future directions and underlying challenges are also discussed at the intersection of LLM and optical networks. By aligning the LLM Agent with the specialized requirements of AONs, this work aims to explore the potential for the evolution of optical networks moving from task-level semi-automatic execution toward lifecycle-level full autonomy.
• Abstract（参考訳）: 光ネットワークは、スケール、複雑さ、サービスの多様性を拡大し続けており、光ネットワークのライフサイクル管理(LCM)において、俊敏性、効率、信頼性を確保するために自動化の実装が不可欠になっている。 大きな言語モデル(LLM)エージェントは、論理的推論、適応的意思決定、複雑な問題解決、マルチタスクオーケストレーションにおいて、進歩的に洗練された能力によって区別される。 それでも、LLM Agentの光学ネットワークへの応用は、マルチタスク調整の欠如、高い計算要求、データ依存、信頼性の懸念により、初期の探索段階のままである。 本稿では,LLMエージェントをLCM全体と高レベルの自律性に統合することにより,エージェント光学ネットワーク(AON)に対する概念的ロードマップを策定する。 まず、手動操作からAIを活用したフレームワークへの進化をトレースし、Agentで重要な技術を蒸留し、ネットワーク自動化の実践的な課題に対処する上で、その強みを活用するための実用的な洞察を提供する。 このフレームワークは、計画、展開、運用、保守、アップグレード、廃止を含む、AONのLCMのすべてのフェーズを管理するために特別に開発されたもので、ライフサイクル全体を通してより密着的で包括的な自動化を可能にする。 また,LLMと光ネットワークの交差点では,今後の方向性や課題についても論じている。 LLMエージェントをAONの特別な要件に合わせることで、タスクレベルの半自動実行からライフサイクルレベルの完全自律へと移行する光ネットワークの進化の可能性を探究することを目的としている。

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