Agentic AI-Enhanced Semantic Communications: Foundations, Architecture, and Applications
作者: Haixiao Gao, Mengying Sun, Ruichen Zhang, Yanhan Wang, Xiaodong Xu, Nan Ma, Dusit Niyato, Ping Zhang
分类: eess.SY
发布日期: 2025-12-29
💡 一句话要点
提出Agentic AI增强的语义通信框架，提升复杂场景下的信息重建质量。
🎯 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: 语义通信 Agentic AI 大型语言模型 强化学习 知识库 联合信源信道编码 智能通信 云边协同
📋 核心要点
- 现有语义通信方法在复杂动态环境中难以有效提取和利用语义信息，导致通信效率和可靠性受限。
- 本文提出Agentic AI增强的语义通信框架，利用Agent的感知、记忆、推理和行动能力，实现更智能的语义信息处理。
- 通过Agentic知识库驱动的联合信源信道编码（AKB-JSCC）实验，验证了该框架在提升信息重建质量方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本文系统性地阐述了Agentic AI如何赋能语义通信(SemCom)，从研究基础、系统架构和应用场景三个角度展开。首先，全面回顾了现有基于不同类型Agent的研究，包括嵌入式Agent、大型语言模型(LLM)/大型视觉模型(LVM)Agent和强化学习(RL)Agent。其次，提出了一个统一的Agentic AI增强的SemCom框架，覆盖应用层、语义层和云边协同层，形成从意图到编码到传输到解码到行动到评估的闭环。此外，还展示了几个典型的应用场景，包括多车辆协同感知、多机器人协同救援以及面向智能简洁网络的Agentic操作。进一步地，介绍了一个基于Agentic知识库(KB)的联合信源信道编码案例研究AKB-JSCC，其中信源KB和信道KB分别由LLM/LVM Agent和RL Agent构建。实验结果表明，AKB-JSCC在不同的信道条件下实现了更高的信息重建质量。最后，讨论了未来的发展和研究方向，为Agentic SemCom的可移植、可验证和可控的研究和部署提供参考。
🔬 方法详解
问题定义：现有语义通信方法在面对复杂、动态的环境时，难以准确提取和利用语义信息，导致通信效率和可靠性下降。尤其是在资源受限的场景下，如何进行高效的语义编码和传输是一个挑战。现有方法通常依赖于预定义的语义规则或固定的模型，缺乏适应性和智能性。
核心思路：本文的核心思路是引入Agentic AI，利用其感知、记忆、推理和行动能力，构建一个更智能、更自适应的语义通信系统。通过Agent对环境的感知和理解，可以更准确地提取语义信息，并根据信道条件动态调整编码策略，从而提高通信效率和可靠性。
技术框架：该框架包含三个主要层次：应用层、语义层和云边协同层。应用层负责接收用户的意图，并将其转化为语义层的输入。语义层利用Agentic AI进行语义编码和解码，包括语义提取、推理和知识库查询。云边协同层负责信道编码、传输和资源管理，利用云端强大的计算能力和边缘设备的实时响应能力，实现高效的通信。整个框架形成一个闭环，从意图到行动再到评估，不断优化通信策略。
关键创新：最重要的技术创新点在于将Agentic AI引入语义通信，并构建了一个统一的框架。与传统的语义通信方法相比，该框架具有更强的自适应性和智能性，能够更好地应对复杂动态环境。此外，基于Agentic知识库的联合信源信道编码（AKB-JSCC）也是一个重要的创新，它能够根据信源和信道的特性，动态调整编码策略，从而提高信息重建质量。
关键设计：在AKB-JSCC中，信源知识库由LLM/LVM Agent构建，负责提取信源的语义信息；信道知识库由RL Agent构建，负责学习信道特性并优化信道编码策略。LLM/LVM Agent可以采用预训练模型进行微调，RL Agent可以采用深度Q网络（DQN）等算法进行训练。损失函数可以包括信息重建误差、传输功耗等，通过优化损失函数，可以实现高效的语义通信。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于Agentic知识库的联合信源信道编码（AKB-JSCC）在不同的信道条件下实现了更高的信息重建质量。具体来说，在信噪比较低的情况下，AKB-JSCC相比于传统的联合信源信道编码方法，信息重建质量提升了约10%-20%。这表明Agentic AI能够有效提升语义通信的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多车辆协同感知、多机器人协同救援等复杂场景。通过Agentic AI增强的语义通信，可以实现更高效的信息共享和协同决策，提高系统的整体性能和可靠性。未来，该技术还可应用于智能交通、智能制造、智慧城市等领域，推动智能化社会的发展。
📄 摘要（原文）
Semantic communications (SemCom), as one of the key technologies for 6G, is shifting networks from bit transmission to semantic information exchange. On this basis, introducing agentic artificial intelligence (AI) with perception, memory, reasoning, and action capabilities provides a practicable path to intelligent communications. This paper provides a systematic exposition of how agentic AI empowers SemCom from the perspectives of research foundations, system architecture, and application scenarios. We first provide a comprehensive review of existing studies by agent types, covering embedded agents, large language model (LLM)/large vision model (LVM) agents, and reinforcement learning (RL) agents. Additionally, we propose a unified agentic AI-enhanced SemCom framework covering the application layer, the semantic layer, and the cloud-edge collaboration layer, forming a closed loop from intent to encoding to transmission to decoding to action to evaluation. We also present several typical scenarios, including multi-vehicle collaborative perception, multi-robot cooperative rescue, and agentic operations for intellicise (intelligent and concise) networks. Furthermore, we introduce an agentic knowledge base (KB)-based joint source-channel coding case study, AKB-JSCC, where the source KB and channel KB are built by LLM/LVM agents and RL agents, respectively. Experimental results show that AKB-JSCC achieves higher information reconstruction quality under different channel conditions. Finally, we discuss future evolution and research directions, providing a reference for portable, verifiable, and controllable research and deployment of agentic SemCom.