Agentic AI for Intent-driven Optimization in Cell-free O-RAN

📄 arXiv: 2602.22539 📥 PDF

作者: Mohammad Hossein Shokouhi, Vincent W.S. Wong

分类: cs.AI, eess.SP

发布日期: 2026-02-28

💡 一句话要点

提出Agentic AI框架，用于Cell-free O-RAN中意图驱动的优化，实现节能和资源高效利用。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Agentic AI Cell-free O-RAN 意图驱动优化 深度强化学习 参数高效微调 无线资源管理 节能优化

📋 核心要点

  1. 现有O-RAN研究主要关注独立智能体处理简单意图，缺乏对需要智能体间协作的复杂意图的探索。
  2. 提出Agentic AI框架，通过多个基于LLM的智能体协作，实现运营商意图驱动的cell-free O-RAN优化。
  3. 实验结果表明，该框架在节能模式下显著减少了活动O-RU数量，并利用PEFT方法有效降低了内存占用。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于cell-free O-RAN中意图翻译和优化的Agentic AI框架。该框架利用基于大型语言模型（LLM）的多个智能体进行推理和协作，以实现运营商定义的意图。一个主管智能体将运营商的意图转化为优化目标和最小速率要求。基于此，用户权重智能体从记忆模块中检索相关经验，以确定用于预编码的用户优先级权重。如果意图包含节能目标，则开放无线单元（O-RU）管理智能体将被激活，使用深度强化学习（DRL）算法确定活动O-RU的集合。监控智能体测量和监控用户数据速率，并与其他智能体协调以保证满足最小速率要求。为了增强可扩展性，采用了一种参数高效微调（PEFT）方法，使得相同的底层LLM可以用于不同的智能体。仿真结果表明，在节能模式下，与三种基线方案相比，所提出的Agentic AI框架减少了41.93%的活动O-RU数量。使用PEFT方法，与部署单独的LLM智能体相比，该框架减少了92%的内存使用量。

🔬 方法详解

问题定义：现有O-RAN架构下的资源优化方法，难以处理复杂的用户意图，例如同时考虑用户体验和节能。传统的独立智能体方案无法实现智能体间的有效协作，导致资源利用率低，且难以适应动态变化的网络环境。

核心思路：利用Agentic AI，将复杂的优化问题分解为多个智能体协作完成的任务。通过主管智能体进行意图翻译，将运营商的意图转化为具体的优化目标和约束条件，并协调其他智能体共同实现这些目标。这种方法能够更好地适应复杂意图，并提高资源利用效率。

技术框架：该框架包含四个主要智能体：主管智能体、用户权重智能体、O-RU管理智能体和监控智能体。主管智能体负责意图翻译；用户权重智能体根据历史经验确定用户优先级；O-RU管理智能体使用DRL算法选择激活的O-RU集合以实现节能；监控智能体负责监控用户数据速率并协调其他智能体以满足最小速率要求。

关键创新：该框架的关键创新在于引入了Agentic AI的概念，实现了多个智能体之间的协同工作，从而能够处理复杂的运营商意图。此外，采用PEFT方法，使得相同的底层LLM可以用于不同的智能体，显著降低了内存占用，提高了可扩展性。

关键设计：O-RU管理智能体使用DRL算法进行O-RU选择，奖励函数的设计需要平衡节能和用户体验。PEFT方法的具体实现，例如选择合适的adapter层和训练策略，对性能至关重要。用户权重智能体使用的记忆模块，其容量和检索策略会影响用户优先级权重的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在节能模式下，所提出的Agentic AI框架相比于三种基线方案，能够减少41.93%的活动O-RU数量，从而显著降低能耗。此外，通过使用PEFT方法，与部署单独的LLM智能体相比，该框架能够减少92%的内存使用量，有效提升了系统的可扩展性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来的无线通信网络，特别是cell-free O-RAN架构中，实现意图驱动的网络优化和资源管理。通过智能体间的协作，可以更好地满足用户需求，提高网络性能，并降低运营成本。该框架还可扩展到其他网络优化问题，例如负载均衡和干扰管理。

📄 摘要（原文）

Agentic artificial intelligence (AI) is emerging as a key enabler for autonomous radio access networks (RANs), where multiple large language model (LLM)-based agents reason and collaborate to achieve operator-defined intents. The open RAN (O-RAN) architecture enables the deployment and coordination of such agents. However, most existing works consider simple intents handled by independent agents, while complex intents that require coordination among agents remain unexplored. In this paper, we propose an agentic AI framework for intent translation and optimization in cell-free O-RAN. A supervisor agent translates the operator intents into an optimization objective and minimum rate requirements. Based on this information, a user weighting agent retrieves relevant prior experience from a memory module to determine the user priority weights for precoding. If the intent includes an energy-saving objective, then an open radio unit (O-RU) management agent will also be activated to determine the set of active O-RUs by using a deep reinforcement learning (DRL) algorithm. A monitoring agent measures and monitors the user data rates and coordinates with other agents to guarantee the minimum rate requirements are satisfied. To enhance scalability, we adopt a parameter-efficient fine-tuning (PEFT) method that enables the same underlying LLM to be used for different agents. Simulation results show that the proposed agentic AI framework reduces the number of active O-RUs by 41.93% when compared with three baseline schemes in energy-saving mode. Using the PEFT method, the proposed framework reduces the memory usage by 92% when compared with deploying separate LLM agents.