본 논문은 6G 통신 환경에서 지능형 통신 시스템이 직면한 제약된 인지 및 응답 능력, 제한된 확장성, 동적 환경에서의 낮은 적응성과 같은 문제점을 해결하기 위해 대규모 인공지능 모델(LAMs)과 에이전트 AI 기술을 활용하는 방법을 제시한다. 6G 통신의 배경과 LAMs에서 에이전트 AI로의 기술 발전을 검토하고, LAMs 구성에 필요한 핵심 요소들을 종합적으로 검토한다. LLMs, LVMs, LMMs, LRMs, 경량 LAMs 등 다양한 LAMs의 분류와 적용 가능성을 분석하고, 통신에 맞춤화된 LAM 중심 설계 패러다임을 제안한다. 데이터셋 구성 및 내부 및 외부 학습 접근 방식을 포함하며, 지능형 통신을 위한 LAM 기반 에이전트 AI 시스템을 개발하고, 그 구성 요소(플래너, 지식베이스, 도구, 메모리 모듈)와 상호 작용 메커니즘을 명확히 한다. 6G를 위한 데이터 검색, 협업 계획 및 반성적 평가를 포함하는 다중 에이전트 프레임워크를 소개하고, 통신 시나리오에서 LAMs 및 에이전트 AI의 응용 프로그램에 대한 자세한 개요를 제공한다. 마지막으로, 현재 연구의 연구 과제와 미래 방향을 요약하여 효율적이고 안전하며 지속 가능한 차세대 지능형 통신 시스템 개발을 지원한다.
