LLM-Based AI Agent for Virtual Network Function Deployment

doi:10.1007/s10922-026-10078-x

LLM-Based AI Agent for Virtual Network Function Deployment

2026-06-03

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OA

AI

DOI：10.1007/s10922-026-10078-x

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基于意图的网络(IBN)研究步骤：基于自然语言输入的虚拟网络功能(VNF)部署自动化。具体而言，我们开发了一个利用大型语言模型(LLM)最新进展的系统。LLM不仅展现出在自然语言理解上的强性能，还在推理和代码生成方面表现出色，用于处理VNF部署的自然语言描述。我们提出了、实现了并验证了一个基于LLM的AI代理，该代理接受描述所需VNF部署的自然语言输入，并生成相应的高成功率自动化工作流。开发的AI代理采用少样本学习(few-shot learning)方法生成VNF安装工作流。在将生成的工作流应用于真实网络环境之前，首先在基于Kubernetes的网络数字孪生(NDT)中进行验证以确保其正确性。在出现错误时，系统从NDT中提取日志并将其提供给LLM，以进行工作流的迭代优化。为增强此过程，我们集成了检索增强生成(RAG)和多智能体辩论(MAD)技术，使LLM能够在解决问题时融入外部知识。特别是为了实现RAG在AI代理中的有效集成，我们提出了并经验验证了输入和输出过滤机制，从而增强了AI代理的自愈能力。实验结果表明，即使最初仅通过提示交互无法实现完全自动化VNF部署的LLM，在由所提出的AI代理引导下，也能为NDT生成功能工作流。这些发现验证了我们的方法作为对IBN翻译和激活阶段的有意义贡献。

Keyword:

IBN

NFV

VNF

LLM

LLM-Based AI Agent for Virtual Network Function Deployment

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