본 논문은 인지 에지 컴퓨팅을 활용하여, 자원 제약적인 장치에서 추론 능력을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM)과 자율 AI 에이전트를 배포하는 실용적이고 체계적인 방법을 제시한다. 모델 최적화, 시스템 아키텍처, 적응형 인텔리전스를 포괄하는 통합된 인지 보존 프레임워크를 제안한다. 효율적인 Transformer 설계, 멀티모달 통합, 하드웨어 인식 컴파일, 프라이버시 보존 학습, 에이전트 도구 사용의 발전을 종합하고, 이를 에지 환경에 맞게 적용한다. 또한, 지연 시간, 처리량, 토큰당 에너지 소비, 정확도, 견고성, 프라이버시 및 지속 가능성을 포함하는 표준화된 평가 프로토콜을 제시한다.
