本論文は、6Gネットワークの広範なコンピューティングリソースを利用して、エージェントフレームワークを介して大規模言語モデル（LLM）とインテリジェントサービスを融合する方法を提供します。 LLMベースのエージェントは、補助モジュールと計画コアを通じて、さまざまな環境の意味とユーザーの意図に対処するために自律的に計画および行動することができます。しかしながら、個々のネットワークデバイスの限られたリソースは、複雑なツールコールを含むLLMベースのエージェントの効率的な動作を著しく妨げ、したがって効率的なマルチレベルデバイスコラボレーションが緊急である。この目的のために、本論文は、6Gネットワークにおけるデュアルループ端末 - エッジコラボレーションを介したLLMベースのマルチエージェントシステムのフレームワークと方法論を提案する。外部ループは、グローバルエージェントとエッジサーバーとターミナルに展開された複数のサブエージェントとの間の反復的なコラボレーションで構成され、作業の分解と並列のサブタスクの配布によって計画能力が向上します。内部ループは、専用の役割を持つサブエージェントがサブタスクを循環的に推論、実行、および再計画し、オフロード戦略を使用した並列ツール呼び出しの生成が効率を向上させるために統合されています。 6G支援都市安全管理の事例研究により、改善された作業計画能力と作業実行効率性を検証し、6Gネットワークにおける開放的な課題と将来の方向性を徹底的に分析し、6G時代の到来を加速する。
