X-RIC: An Agentic RAN-Intelligent Controller Benchmark for Enhancing Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2610.22269v1 📥 PDF

作者: Adhwaa Al-Chaab, Ayman Younis, Dario Pompili

分类: cs.AI, cs.AR

发布日期: 2026-10-15

备注: 9 pages, 10 figures. Accepted for publication in the proceedings of the IEEE International Conference on Mobile Ad-Hoc and Smart Systems (MASS), October 21-23, 2026, Hong Kong SAR, China

💡 一句话要点

提出X-RIC以增强强化学习在O-RAN中的应用

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 O-RAN 智能控制 可解释性 网络切片 代理推理 行为克隆 电信语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的AI方法在RAN智能控制中缺乏推理能力和可解释性，限制了其应用效果。
  2. 本文提出的X-RIC框架结合了反应式强化学习和代理推理，提升了AI在网络控制中的智能化水平。
  3. 实验结果表明，X-RIC在SLA感知的网络切片中实现了89%的成本降低和显著的训练效率提升。

📝 摘要（中文）

O-RAN ALLIANCE通过解耦和AI驱动控制引入了架构灵活性。尽管RAN智能控制器（RIC）能够实现集中优化，但当前的AI方法缺乏推理能力和可解释性。本文提出了可解释的RIC（X-RIC），这是一个将代理AI集成到O-RAN架构中的新框架。X-RIC结合了反应式强化学习与战略性代理推理，采用自动化行为克隆、变压器基础的电信语言模型（TLM）以及闭环共适应等技术。为确保部署准备，我们引入了BARX，一个评估代理控制的领域特定评估框架。X-RIC在仿真和O-RAN兼容测试平台上验证了其有效性，实现了89%的运营成本降低，同时保持SLA合规性，收敛速度提高了75%，训练步骤减少了50%，方差降低了46%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前RAN智能控制中AI方法缺乏推理能力和可解释性的问题，导致优化效果不佳。

核心思路：X-RIC框架通过将代理AI与反应式强化学习相结合，利用行为克隆和电信语言模型提升智能控制的效果和可解释性。

技术框架：X-RIC的整体架构包括三个主要模块：自动化行为克隆模块、变压器基础的电信语言模型（TLM）和闭环共适应控制机制，形成一个完整的控制循环。

关键创新：X-RIC的核心创新在于将代理推理能力与强化学习相结合，使得控制策略不仅高效而且具备可解释性，显著区别于传统方法。

关键设计：在设计中，采用了基于领域启发式的行为克隆技术以提高样本效率，并通过TLM提供上下文抽象和解释能力，同时实现闭环控制以持续优化策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，X-RIC在SLA感知的网络切片中实现了89%的运营成本降低，同时收敛速度提高了75%，训练步骤减少了50%，方差降低了46%。这些结果表明X-RIC在提升网络控制效率和稳定性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

X-RIC框架的潜在应用领域包括电信网络的智能管理、动态资源分配和网络切片优化等。其实际价值在于通过提升AI的推理能力和可解释性，帮助运营商在复杂网络环境中实现更高效的资源利用和服务质量保障，未来可能推动智能网络的广泛应用。

📄 摘要（原文）

The O-RAN ALLIANCE introduces architectural flexibility through disaggregation and AI-driven control. While the RAN Intelligent Controller (RIC) enables centralized optimization, current AI approaches lack reasoning capabilities and explainability. We propose eXplainable RIC (X-RIC), a novel framework integrating agentic AI into O-RAN architectures. X-RIC combines reactive Reinforcement Learning (RL) with strategic agentic reasoning through: (i) automated Behavioral Cloning (BC) using domain heuristics for sample-efficient training, (ii) a Telecom Language Model (TLM), a transformer-based reasoning module providing contextual abstraction and interpretability, and (iii) closed-loop co-adaptation within the Near-RT RIC control loop enabling continuous policy refinement. To ensure deployment readiness, we introduce BARX (Benchmarking Agentic Reasoning for RAN), a domain-specific evaluation framework assessing agentic control across latency, compliance, and determinism metrics. We validate X-RIC on SLA-aware network slicing in simulation and O-RAN-compliant testbed deployments. X-RIC achieves 89% operational cost reduction while maintaining SLA compliance, converging 75% faster with 50% fewer training steps and 46% lower variance.