From Agentification to Self-Evolving Agentic AI for Wireless Networks: Concepts, Approaches, and Future Research Directions

📄 arXiv: 2510.05596v1 📥 PDF

作者: Changyuan Zhao, Ruichen Zhang, Jiacheng Wang, Dusit Niyato, Geng Sun, Xianbin Wang, Shiwen Mao, Abbas Jamalipour

分类: cs.AI

发布日期: 2025-10-07

备注: 7 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出自进化Agentic AI框架，解决无线网络中人工干预的优化难题

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

关键词: 自进化AI Agentic AI 无线网络优化 多代理系统 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有无线网络优化依赖人工干预，难以适应动态环境，存在效率和成本问题。
  2. 论文提出自进化Agentic AI框架，利用自主代理持续学习和优化，无需人工干预。
  3. 实验表明，该框架在低空无线网络天线优化中，显著提升波束增益并恢复性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自进化Agentic人工智能（AI）的新范式，用于未来的无线系统，该范式使自主代理能够在没有人为干预的情况下持续适应和改进。与静态AI模型不同，自进化代理嵌入了一个自主进化周期，该周期更新模型、工具和工作流程以响应环境动态。本文全面概述了自进化Agentic AI，重点介绍了其分层架构、生命周期和关键技术，包括工具智能、工作流程优化、自我反思和进化学习。此外，我们提出了一个多代理协作的自进化Agentic AI框架，其中多个大型语言模型（LLM）在监督代理的协调下被分配角色专业化的提示。通过结构化对话、迭代反馈和系统验证，该系统在没有人为干预的情况下自主执行整个生命周期。在低空无线网络（LAWN）中天线进化的案例研究表明，该框架如何自主地将固定天线优化升级为可移动天线优化。实验结果表明，所提出的自进化Agentic AI自主地提高了波束增益，并恢复了高达52.02%的性能下降，始终超越了固定基线，几乎不需要人为干预，验证了其对下一代无线智能的适应性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有无线网络优化方法通常依赖于预定义的模型和人工干预，难以适应复杂和动态变化的环境。例如，在低空无线网络（LAWN）中，固定天线优化方案无法应对环境变化导致的性能下降，需要人工调整，效率低下且成本高昂。因此，需要一种能够自主适应环境变化并持续优化的智能方法。

核心思路：论文的核心思路是利用自进化Agentic AI，构建一个能够自主学习、优化和部署解决方案的智能代理系统。该系统通过模拟人类专家的工作流程，利用大型语言模型（LLM）作为智能体，赋予其工具使用、自我反思和进化学习的能力，从而实现无需人工干预的持续优化。

技术框架：该框架包含一个多代理协作的自进化Agentic AI系统，由一个监督代理和多个角色专业化的LLM代理组成。监督代理负责协调整个流程，包括任务分解、代理分配、结果评估和迭代优化。LLM代理则负责执行具体的任务，例如模型训练、参数调整和性能评估。整个流程包括环境感知、问题诊断、方案设计、仿真验证和部署实施等阶段。

关键创新：该论文的关键创新在于将自进化Agentic AI的概念应用于无线网络优化，并设计了一个多代理协作的框架来实现自主优化。与传统的基于模型的优化方法相比，该方法能够自主学习和适应环境变化，无需人工干预。此外，该框架还引入了自我反思和进化学习机制，使代理能够不断改进自身的性能。

关键设计：框架的关键设计包括：1) 角色专业化的LLM代理，每个代理负责特定的任务；2) 监督代理的协调机制，确保整个流程的顺利进行；3) 自我反思机制，使代理能够评估自身的表现并进行改进；4) 进化学习机制，使代理能够从历史经验中学习并不断提升性能。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的自进化Agentic AI框架在低空无线网络天线优化中，能够自主地将固定天线优化升级为可移动天线优化，显著提高了波束增益，并恢复了高达52.02%的性能下降。该框架始终超越了固定基线，且几乎不需要人为干预，验证了其在复杂环境下的适应性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种无线网络优化场景，例如：5G/6G网络部署、物联网设备管理、智能交通系统等。通过自主优化网络参数和配置，可以提高网络性能、降低运营成本，并提升用户体验。未来，该技术有望推动无线网络向智能化、自动化方向发展。

📄 摘要（原文）

Self-evolving agentic artificial intelligence (AI) offers a new paradigm for future wireless systems by enabling autonomous agents to continually adapt and improve without human intervention. Unlike static AI models, self-evolving agents embed an autonomous evolution cycle that updates models, tools, and workflows in response to environmental dynamics. This paper presents a comprehensive overview of self-evolving agentic AI, highlighting its layered architecture, life cycle, and key techniques, including tool intelligence, workflow optimization, self-reflection, and evolutionary learning. We further propose a multi-agent cooperative self-evolving agentic AI framework, where multiple large language models (LLMs) are assigned role-specialized prompts under the coordination of a supervisor agent. Through structured dialogue, iterative feedback, and systematic validation, the system autonomously executes the entire life cycle without human intervention. A case study on antenna evolution in low-altitude wireless networks (LAWNs) demonstrates how the framework autonomously upgrades fixed antenna optimization into movable antenna optimization. Experimental results show that the proposed self-evolving agentic AI autonomously improves beam gain and restores degraded performance by up to 52.02%, consistently surpassing the fixed baseline with little to no human intervention and validating its adaptability and robustness for next-generation wireless intelligence.