차세대 Wi-Fi에서 처리량 향상을 위한 핵심 기술인 다중 액세스 포인트 조정(MAPC)의 한계점을 극복하기 위해, 본 논문은 자율적인 대규모 언어 모델 에이전트로 모델링된 각 액세스 포인트가 실시간으로 네트워크 상태를 파악하고 적응형 조정 전략을 협력하여 협상하는 새로운 Agentic AI Wi-Fi 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 자연어 대화를 통해 에이전트들이 협력하고, 기억, 반성, 도구 사용을 통해 과거 경험과 환경 피드백을 기반으로 의사 결정을 내리는 인지적 워크플로우를 활용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프레임워크가 다양한 동적 네트워크 환경에 성공적으로 적응하여 기존의 공간 재사용 기준선을 능가하며, 미래 무선 네트워크를 위한 강력하고 지능적인 솔루션으로서의 잠재력을 입증했다.
