面向移动智能体的无线网络架构与关键技术研究

摘要

随着AI技术的发展，智能体应用迎来高速发展，未来将广泛应用于个人、家庭、企业、工业等领域。移动通信网络正从5G+向6G演进，AI与通信深度融合是6G的重要研究方向。本文聚焦智能体应用场景，分析其对6G网络功能的要求，提出以智能体为核心设计的6G系统架构，并分析面向智能体的6G关键技术。

智能体的应用场景和网络需求

智能体是一种能自主感知环境、进行决策并采取行动的系统，可以是软件程序、机器人或自动化设备。根据计算能力和交互程度，智能体可分为可穿戴智能体、具身智能体、工业设备、家庭网关、企业级智能体等。移动智能体需要利用移动通信网络提供的服务，未来6G网络需服务于家庭、交通、工厂等多种场景下的各类智能体。

典型应用场景分析

• 手持智能体：6G网络可提供定制化信息、网络感知、远程设备控制、任务协调等。
• 具身智能体：6G网络通过通感技术构建统一场景环境信息，辅助复杂任务完成。
• 可穿戴智能体：6G网络提供AI基础设施，运行多模态大模型及数据处理，减轻设备计算负载。
• 6G智能体：实现网络自动化管理、故障预测与修复、网络优化等。

以智能体为核心设计的6G系统架构

该架构包括四层功能：

• 服务开放层：提供各类接口，允许智能实体访问6G网络服务。
• 智能体层：包含6G智能体和其他应用类智能体，6G智能体负责网络管理和控制。
• 功能层：提供数据传输、计算资源分配、存储等功能，管理智能体交互和协作。
• 基础设施层：提供硬件设备、网络设施、计算资源和存储资源等。

面向智能体的无线网络关键技术

• 多模态数据传输：支持不同数据流的同步传输，高效融合与协同。
• 应用类智能体间的协同通信：采用D2D、多跳中继等优化数据传输，利用语义通信压缩数据量。
• 6G智能体与应用类智能体协作：优化网络资源分配，提供定制化网络服务。
• 高效的模型和记忆管理：通过量化、剪枝等技术提高模型参数传输效率，应用多种记忆存储方式。

总结与展望

智能体技术在各领域应用广泛，但仍面临能耗、安全和隐私、通信等挑战。6G网络向智能服务平台转型，深度融合通信和AI技术，为智能体应用提供支持。6G网络的智能体化不仅提供网络自动化服务，还将引领通信技术革命，实现更加智能、高效和多样化的网络服务。