Agentic AI-Enhanced Semantic Communications: Foundations, Architecture, and Applications

📄 arXiv: 2512.23294v1 📥 PDF

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

📋 核心要点

  1. 现有语义通信方法在复杂动态环境下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。
  2. 本文提出Agentic AI增强的语义通信框架，利用Agent的感知、推理和行动能力，实现更智能的语义信息提取和传输。
  3. 实验结果表明，所提出的AKB-JSCC方法在不同信道条件下，能够显著提高信息重建质量，验证了Agentic AI的有效性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了Agentic AI如何赋能6G关键技术之一的语义通信(SemCom)。通过引入具备感知、记忆、推理和行动能力的Agentic AI，为实现智能通信提供了一条可行的路径。论文从研究基础、系统架构和应用场景三个角度，系统地阐述了Agentic AI如何增强SemCom。首先，全面回顾了现有基于不同Agent类型的研究，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，涵盖应用层、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，还介绍了多车辆协同感知、多机器人协同救援以及面向智能简洁网络的Agentic操作等典型场景。最后，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了参考。

🔬 方法详解

问题定义：现有语义通信方法在处理复杂、动态和不确定性的通信环境时，面临着语义信息提取不准确、信道资源分配不合理等问题。传统的语义通信方法难以适应多变的环境，导致通信效率和可靠性下降。尤其是在多智能体协作场景下，如何有效利用上下文信息进行语义理解和推理是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用Agentic AI的感知、记忆、推理和行动能力来增强语义通信。通过引入不同类型的Agent，例如嵌入式Agent、LLM/LVM Agent和RL Agent，可以实现对环境的智能感知、对语义信息的深度理解以及对通信资源的优化分配。Agentic AI能够根据环境变化动态调整通信策略，从而提高通信效率和可靠性。

技术框架：本文提出的Agentic AI增强的SemCom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，并将其转化为语义信息。语义层利用Agentic AI进行语义信息的提取、编码和解码。云边协同层负责信道资源的分配和管理，以及Agent的训练和部署。整个框架形成一个闭环，从意图到编码到传输到解码到行动到评估，实现智能通信。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于将Agentic AI引入语义通信，并提出了一个统一的Agentic AI增强的SemCom框架。与传统的语义通信方法相比，该框架能够更好地适应复杂、动态和不确定性的通信环境，实现更智能的语义信息提取和传输。此外，本文还提出了一个基于Agentic知识库(KB)的联合信源信道编码案例研究AKB-JSCC，进一步验证了Agentic AI的有效性。

关键设计：在AKB-JSCC中，信源KB由LLM/LVM Agent构建，负责提取信源的语义信息。信道KB由RL Agent构建，负责优化信道资源的分配。LLM/LVM Agent可以利用预训练的知识来提高语义信息提取的准确性。RL Agent可以通过与环境的交互来学习最优的信道资源分配策略。通过联合优化信源KB和信道KB，可以实现更高的信息重建质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的AKB-JSCC方法在不同的信道条件下，能够显著提高信息重建质量。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10%以上。这验证了Agentic AI在语义通信中的有效性。

🎯 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、智能交通、智能制造等领域。通过Agentic AI增强的语义通信，可以实现更高效、更可靠的信息传输，从而提高系统的整体性能和智能化水平。未来，该技术有望在6G及更高级的通信系统中发挥重要作用。

📄 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.