본 논문은 6G 네트워크의 광범위한 컴퓨팅 자원을 활용하여 에이전트 프레임워크를 통해 대규모 언어 모델(LLM)과 지능형 서비스를 융합하는 방법을 제시한다. LLM 기반 에이전트는 보조 모듈과 계획 코어를 통해 다양한 환경 의미와 사용자 의도를 처리하기 위해 자율적으로 계획하고 행동할 수 있다. 그러나 개별 네트워크 장치의 제한된 자원은 복잡한 도구 호출을 포함하는 LLM 기반 에이전트의 효율적인 작동을 크게 저해하므로, 효율적인 다중 레벨 장치 협업이 시급하다. 이를 위해 본 논문에서는 6G 네트워크에서 이중 루프 터미널-엣지 협업을 통한 LLM 기반 다중 에이전트 시스템의 프레임워크와 방법론을 제안한다. 외부 루프는 글로벌 에이전트와 에지 서버 및 터미널에 배포된 여러 하위 에이전트 간의 반복적인 협업으로 구성되며, 작업 분해 및 병렬 하위 작업 분배를 통해 계획 능력이 향상된다. 내부 루프는 전용 역할을 가진 하위 에이전트가 하위 작업을 순환적으로 추론, 실행 및 재계획하고, 오프로딩 전략을 사용한 병렬 도구 호출 생성이 효율성 향상을 위해 통합된다. 6G 지원 도시 안전 관리에 대한 사례 연구를 통해 향상된 작업 계획 능력과 작업 실행 효율성을 검증하고, 6G 네트워크에서의 개방형 과제와 미래 방향을 철저히 분석하여 6G 시대의 도래를 가속화한다.
