Symbiotic Agents: A Novel Paradigm for Trustworthy AGI-driven Networks
Ilias Chatzistefanidis, Navid Nikaein
大型语言模型(LLM)基于自主代理有望在6G网络的发展中发挥重要作用,为最终用户提供与管理和服务提供相关的实时决策。 这种转变促进了从人工智能(AI)算法处理孤立任务的专门智能方法向人工智能(AGI)驱动的网络过渡,其中代理具有更广泛的推理能力,可以管理不同的网络功能。 在本文中,我们引入了一种新的代理范式,将LLM与实时优化算法相结合,以实现可信赖的AI,定义为共生代理。 LLM 输入级别的优化器为数值精确任务提供有边界的不确定性转向,而由 LLM 监督的输出级优化器可实现自适应实时控制。 我们设计和实施两种新颖的代理类型,包括:(i)无线电接入网络优化器,以及(ii)服务级协议(SLA)的多代理谈判者。 我们进一步提出了AGI网络的端到端架构,并在5G测试台上对其进行评估,以捕获移动车辆的信道波动。 结果表明,与基于独立的LLM代理相比,共生代理减少了五倍的决策错误,而较小的语言模型(SLM)以99.9的速度实现了类似的精度。
Large Language Model (LLM)-based autonomous agents are expected to play a vital role in the evolution of 6G networks, by empowering real-time decision-making related to management and service provisioning to end-users. This shift facilitates the transition from a specialized intelligence approach, where artificial intelligence (AI) algorithms handle isolated tasks, to artificial general intelligence (AGI)-driven networks, where agents possess broader reasoning capabilities and can manage diverse...