Agentic AI 赋能 6G 意图网络论文发布

一项新发布的研究提出了一种用于 6G 意图驱动网络的分层多智能体框架。该框架利用大语言模型智能体，通过 ReAct 循环实现自然语言意图的自主分解，并据此合成网络切片配置。该架构包括一个编排智能体以及 RAN 和核心网专家智能体，基于结构化的网络状态表示进行迭代推理。 实验结果显示，该系统的性能优于单体智能体、基于规则的系统以及直接提示大语言模型的方法。研究指出该架构适用于 Open RAN 部署，为 6G 网络的可扩展性提供了新的技术路径。

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