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Towards a Playground to Democratize Experimentation and Benchmarking of AI Agents for Network Troubleshooting

Created by
  • Haebom

저자

Zhihao Wang, Alessandro Cornacchia, Franco Galante, Carlo Centofanti, Alessio Sacco, Dingde Jiang

개요

본 논문은 인공지능(AI), 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 네트워크 구성 합성 및 네트워크 진단 자동화 등에 적용하는 최근 연구의 효과를 제시합니다. 본 연구는 AI 에이전트를 네트워크 문제 해결에 적용하는 데 초점을 맞추고, 낮은 운영 노력으로 AI 에이전트를 구축하고 평가할 수 있는 표준화되고, 재현 가능하며, 개방적인 벤치마킹 플랫폼의 필요성을 자세히 설명합니다.

시사점, 한계점

시사점: AI 에이전트를 활용한 네트워크 문제 해결의 효용성을 보여주고, 표준화된 벤치마킹 플랫폼 개발의 중요성을 강조합니다. 이는 AI 기반 네트워크 관리 기술 발전에 기여할 수 있습니다.
한계점: 본 연구는 예비 연구 단계이며, 구체적인 AI 에이전트 구현이나 벤치마킹 플랫폼의 설계에 대한 자세한 내용은 제시하지 않습니다. 또한, 다양한 네트워크 환경 및 문제 유형에 대한 일반화 가능성에 대한 검토가 부족합니다.
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