Forschung arXiv – cs.AI

ComAgent: Multi-LLM-Agenten für intelligente 6G-Netzwerke

Die nächste Generation von 6G-Netzwerken erfordert komplexe Optimierungen über mehrere Schichten hinweg. Dabei bleibt die manuelle Übersetzung von hochrangigen Intentionen in mathematische Formulierungen ein entscheiden…

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  • Die nächste Generation von 6G-Netzwerken erfordert komplexe Optimierungen über mehrere Schichten hinweg.
  • Dabei bleibt die manuelle Übersetzung von hochrangigen Intentionen in mathematische Formulierungen ein entscheidender Engpass.
  • Obwohl große Sprachmodelle (LLMs) vielversprechend sind, fehlt monolithischen Ansätzen oft die nötige Domänenbindung, das Bewusstsein für Einschränkungen und die Möglich…

Die nächste Generation von 6G-Netzwerken erfordert komplexe Optimierungen über mehrere Schichten hinweg. Dabei bleibt die manuelle Übersetzung von hochrangigen Intentionen in mathematische Formulierungen ein entscheidender Engpass. Obwohl große Sprachmodelle (LLMs) vielversprechend sind, fehlt monolithischen Ansätzen oft die nötige Domänenbindung, das Bewusstsein für Einschränkungen und die Möglichkeit zur Überprüfung.

Um diese Lücken zu schließen, wurde ComAgent entwickelt – ein Multi-LLM-Agenten-Framework, das einen geschlossenen Perception‑Planning‑Action‑Reflection‑Zyklus nutzt. Spezialisierte Agenten übernehmen Aufgaben wie Literaturrecherche, Codierung und Bewertung, um eigenständig lösungsbereite Formulierungen und reproduzierbare Simulationen zu erzeugen. Durch iterative Problemzerlegung und Selbstkorrektur wird die Kluft zwischen Nutzerabsicht und Ausführung effektiv überbrückt.

Evaluierungen zeigen, dass ComAgent die Leistung von Experten bei komplexen Beamforming‑Optimierungen erreicht und monolithische LLMs in einer Vielzahl von drahtlosen Aufgaben übertrifft. Diese Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von ComAgent, die automatisierte Gestaltung von Netzwerken in der aufkommenden 6G‑Ära zu revolutionieren.

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