AURA는 고성능을 유지하면서 동적 트래픽을 관리하도록 설계된 차세대 셀룰러 네트워크를 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 고수준 계획을 위해 클라우드 기반 LLM을, 로컬 의사 결정을 위해 MARL 에이전트로 모델링된 기지국을 통합합니다. LLM은 환경 이해와 추론 능력을 바탕으로 목표와 하위 목표를 생성하고, 기지국의 에이전트는 외부 입력과 로컬 학습의 균형을 맞추는 신뢰 메커니즘을 통해 이러한 목표를 자율적으로 실행합니다. AURA는 지연 시간을 줄이기 위해 에이전트가 LLM의 환경 보기를 업데이트하고 개선된 피드백을 수신할 수 있도록 일괄 통신을 사용합니다. 시뮬레이션된 6G 시나리오에서 AURA는 복원력을 향상시키고, 정상 및 높은 트래픽에서 드롭된 핸드오프 요청을 절반 이상 줄이며 시스템 실패를 줄입니다. 에이전트는 60% 미만의 경우에 LLM 입력을 사용하여 지침이 로컬 적응성을 대체하는 것이 아니라 보완하므로 지연 시간 및 환각 위험을 완화합니다.
