무선 네트워크를 위한 연합형 에이전트 기반 인공지능: 기초, 방법론, 그리고 응용

Federated Agentic AI for Wireless Networks: Fundamentals, Approaches, and Applications

에이전트 기반 인공지능(AI)은 자율적이고 스스로 발전하는 무선 네트워크 서비스를 구현하기 위한 유망한 기술입니다. 그러나 무선 네트워크의 자원 제약, 광범위한 분산, 그리고 데이터 이질성은 중앙 집중형 아키텍처에 의존하는 기존 에이전트 기반 AI에 상당한 어려움을 야기하며, 이는 높은 통신 오버헤드, 개인 정보 침해 위험, 그리고 독립적이고 동일한 분포(IID)를 따르지 않는 데이터(non-IID) 문제를 초래합니다. 연합 학습(FL)은 원시 데이터를 교환하지 않고도 협력적인 로컬 학습과 파라미터 공유를 통해 에이전트 기반 AI의 전체 프로세스를 개선할 잠재력을 가지고 있습니다. 본 논문에서는 무선 네트워크를 위한 새로운 연합형 에이전트 기반 AI 접근 방식을 제안합니다. 먼저, 에이전트 기반 AI와 주요 연합 학습 유형의 기초를 요약하고, 각 연합 학습 유형이 에이전트 기반 AI의 특정 구성 요소를 어떻게 강화할 수 있는지 설명합니다. 또한, 연합 학습을 활용하여 저고도 무선 네트워크(LAWN)에서 에이전트 기반 AI의 의사 결정 성능을 향상시키는 사례 연구를 수행합니다. 마지막으로, 결론을 제시하고 향후 연구 방향에 대해 논의합니다.

Agentic artificial intelligence (AI) presents a promising pathway toward realizing autonomous and self-improving wireless network services. However, resource-constrained, widely distributed, and data-heterogeneous nature of wireless networks poses significant challenges to existing agentic AI that relies on centralized architectures, leading to high communication overhead, privacy risks, and non-independent and identically distributed (non-IID) data. Federated learning (FL) has the potential to improve the overall loop of agentic AI through collaborative local learning and parameter sharing without exchanging raw data. This paper proposes new federated agentic AI approaches for wireless networks. We first summarize fundamentals of agentic AI and mainstream FL types. Then, we illustrate how each FL type can strengthen a specific component of agentic AI's loop. Moreover, we conduct a case study on using FRL to improve the performance of agentic AI's action decision in low-altitude wireless networks (LAWNs). Finally, we provide a conclusion and discuss future research directions.