Agentic AI Reasoning for Mobile Edge General Intelligence: Fundamentals, Approaches, and Directions

📄 arXiv: 2509.23248v1 📥 PDF

作者: Mingyi Luo, Ruichen Zhang, Xiangwang Hou, Jun Du, Chunxiao Jiang, Yong Ren, Dusit Niyato, Shiwen Mao

分类: cs.AI, cs.NI

发布日期: 2025-09-27

💡 一句话要点

提出面向移动边缘通用智能的Agentic AI推理框架，优化资源效率与推理质量。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 移动边缘计算 通用智能 Agentic AI 大型语言模型 思维链 混合专家 资源优化 分布式推理

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在资源受限的移动边缘设备上高效部署计算密集型的LLM推理。
  2. 提出自适应CoT提示和分布式MoE架构相结合的联合优化框架，提升推理效率。
  3. 实验表明，该框架能在移动边缘环境中有效平衡推理质量和资源效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展催生了具备强大推理和自主决策能力的Agentic人工智能（AI）。将其与边缘计算相结合，产生了移动边缘通用智能（MEGI），从而将实时、保护隐私的推理带到网络边缘。然而，在MEGI环境中部署基于LLM的Agentic AI推理面临着巨大的挑战，因为推理的计算需求高，而边缘设备的资源有限。为了应对这些挑战，我们提出了一个联合优化框架，用于在MEGI中高效部署LLM推理。首先，我们回顾了增强LLM推理能力的方法，如思维链（CoT）提示、监督微调（SFT）和混合专家（MoE）。接下来，我们提出了一个分布式框架，该框架解决了两个相关方面：通过自适应CoT提示增强推理能力，以及通过分布式MoE架构实现可扩展部署。该框架根据任务复杂性和设备能力动态激活专家网络并调整推理深度。我们进一步在移动边缘环境中进行了实验评估。实验结果表明，该框架在平衡推理质量和资源效率方面是有效的，验证了在资源受限的MEGI环境中部署复杂LLM推理能力的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在移动边缘通用智能（MEGI）环境中，由于边缘设备资源有限，难以高效部署基于大型语言模型（LLM）的Agentic AI推理的问题。现有方法在边缘设备上部署LLM时，面临着计算资源不足、推理延迟高、能耗大等痛点，无法满足实时性和隐私保护的需求。

核心思路：论文的核心思路是设计一个联合优化框架，通过自适应地调整推理策略和模型结构，在保证推理质量的前提下，最大限度地降低资源消耗。具体而言，采用自适应思维链（CoT）提示来增强推理能力，并利用分布式混合专家（MoE）架构实现可扩展的部署。

技术框架：该框架包含两个主要组成部分：推理增强模块和可扩展部署模块。推理增强模块通过自适应CoT提示，根据任务的复杂程度动态调整推理深度，避免不必要的计算开销。可扩展部署模块采用分布式MoE架构，将不同的专家网络部署在不同的边缘设备上，并根据设备能力动态激活相应的专家网络。整体流程为：接收任务 -> 任务复杂度评估 -> 自适应CoT提示生成 -> 分布式MoE模型推理 -> 结果聚合。

关键创新：论文的关键创新在于将自适应CoT提示和分布式MoE架构相结合，实现了一种资源感知的LLM推理部署方案。与传统的静态推理方法相比，该方法能够根据任务和设备的状态动态调整推理策略和模型结构，从而在保证推理质量的同时，显著降低资源消耗。

关键设计：自适应CoT提示的关键设计在于如何评估任务的复杂程度，并根据复杂程度选择合适的推理深度。论文可能采用了一些启发式规则或机器学习模型来预测任务的复杂程度。分布式MoE架构的关键设计在于如何将专家网络分配到不同的边缘设备上，以及如何根据设备能力动态激活相应的专家网络。这可能涉及到一些资源调度和负载均衡的算法。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的联合优化框架能够在移动边缘环境中有效平衡推理质量和资源效率。具体性能数据未知，但论文强调了该框架在资源受限的MEGI环境中部署复杂LLM推理能力的可行性，并验证了其在降低资源消耗的同时保持可接受的推理质量方面的有效性。与传统方法相比，该框架在推理速度和能耗方面可能有所提升（具体数值未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通、智能安防、智慧医疗等领域。例如，在智能交通中，可以利用边缘设备进行实时交通事件检测和路径规划；在智能安防中，可以进行实时人脸识别和异常行为检测；在智慧医疗中，可以进行远程诊断和健康监测。该研究有助于推动Agentic AI在资源受限环境中的应用，实现更智能、更高效的边缘计算。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of large language models (LLMs) has enabled an emergence of agentic artificial intelligence (AI) with powerful reasoning and autonomous decision-making capabilities. This integration with edge computing has led to the development of Mobile Edge General Intelligence (MEGI), which brings real-time, privacy-preserving reasoning to the network edge. However, deploying LLM-based agentic AI reasoning in MEGI environments poses significant challenges due to the high computational demands of reasoning and the limited resources of edge devices. To address these challenges, we propose a joint optimization framework for efficient LLM reasoning deployment in MEGI. First, we review methods that enhance LLM reasoning capabilities, such as Chain-of-Thought (CoT) prompting, Supervised Fine-Tuning (SFT), and Mixture of Experts (MoE). Next, we present a distributed framework that addresses two correlated aspects: reasoning enhancement through adaptive CoT prompting and scalable deployment through distributed MoE architecture. The framework dynamically activates expert networks and adjusts reasoning depth based on task complexity and device capabilities. We further conduct experimental evaluations in mobile edge environments. Experimental results demonstrate the framework's effectiveness in balancing reasoning quality with resource efficiency, validating the practical viability of deploying sophisticated LLM reasoning capabilities in resource-constrained MEGI environments.