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Reasoning-Native Agentic Communication for 6G
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PRE
AI
DOI：10.1109/mnet.2026.3721818.png)
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摘要
En 中文
未来6G网络将不仅互连设备，还会互连能够持续感知、推理和行动的自主机器。在这样的场景中，通信不再仅被理解为传递比特或保留语义意义：即使两个智能体正确解释了相同信息，如果它们的内部推理过程以不同方式演变，它们的行为也可能不一致。我们称这种新兴挑战为信念分歧。本文介绍了“原生推理智能体通信”范式，其中传输不是由信道条件或数据相关性触发，而是由智能体内部信念状态中预测的错位触发。我们提出了一种架构，通过共享本体论和有界递归信念建模来增强传统通信栈的协调平面。我们进一步给出了智能体信念的操作定义，分析了其复杂度如何随智能体数量和递归深度扩展，在标准确定性安全原语之上构建认知平面，并概述了一个解决密码学上有效但语义误导性信号的模型。通过启用机制和代表性多智能体场景，我们展示了该方法如何防止异构系统间的协调漂移，并将网络重新定位为分布式自主智能的主动协调器。
Keyword:
Cognition
Cognitive systems
Modeling
Ontologies
Planing
Educational institutions
Synchronization
Semantic communication
Architecture
Computer architecture
期刊
IF:
6.3
论文数:
2.7K
被引数:
1.1W
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