Editorial ilmu komputer
Open AccessOA2026
Wireless Personal Agent: Memperluas Kecerdasan Nirkabel dari Jaringan ke Terminal
Ringkasan WISPA: agen personal berbasis LLM yang berevolusi sendiri untuk manajemen sumber daya sisi terminal
Jiedan Tan; Fang Liu; Jingwen Tong; Shengli Zhang; Jun Zhang; Wing Shing Wongยท 2026ยท DOI 10.48550/arXiv.2606.23255
Masalah inti
Jaringan nirkabel berkembang dari infrastruktur yang berorientasi konektivitas menjadi platform layanan yang cerdas dan personal. Kecerdasan nirkabel yang ada masih berpusat pada optimasi sisi jaringan, meningkatkan tujuan seperti throughput, latensi, dan cakupan. Namun, selain kinerja jaringan, kecerdasan nirkabel juga bergantung pada pengalaman yang dirasakan pengguna melalui konteks aplikasi, rutinitas mobilitas, biaya layanan, preferensi privasi, dan perilaku penggunaan jangka panjang. Artikel ini mengusulkan WISPA, kerangka Wireless Intelligent Self-evolving Personal Agent untuk manajemen sumber daya sisi terminal otomatis berdasarkan agen berbasis large language model (LLM). Motivasi utamanya adalah memperluas kecerdasan nirkabel dari jaringan ke terminal, tempat keputusan yang personal dan sadar konteks dapat dibuat.
Inovasi
Penulis menunjukkan penerapan praktis dan manfaat WISPA untuk alokasi sumber daya sisi terminal pada rute perjalanan kampus. Hasil numerik menunjukkan WISPA mempelajari gaya koneksi spesifik pengguna dan menyesuaikan keputusan akses saat preferensi berubah. Meskipun metrik kuantitatif spesifik tidak dirinci dalam abstrak, hasilnya menunjukkan kerangka ini berhasil menangkap dan merespons perilaku pengguna individu dari waktu ke waktu.
Jaringan nirkabel berkembang dari infrastruktur yang berorientasi konektivitas menjadi platform layanan yang cerdas dan personal. Kecerdasan nirkabel yang ada masih berpusat pada optimasi sisi jaringan, meningkatkan tujuan seperti throughput, latensi, dan cakupan. Namun, selain kinerja jaringan, kecerdasan nirkabel juga bergantung pada pengalaman yang dirasakan pengguna melalui konteks aplikasi, rutinitas mobilitas, biaya layanan, preferensi privasi, dan perilaku penggunaan jangka panjang. Artikel ini mengusulkan WISPA, kerangka Wireless Intelligent Self-evolving Personal Agent untuk manajemen sumber daya sisi terminal otomatis berdasarkan agen berbasis large language model (LLM). Motivasi utamanya adalah memperluas kecerdasan nirkabel dari jaringan ke terminal, tempat keputusan yang personal dan sadar konteks dapat dibuat.
Untuk mengatasi keterbatasan sumber daya pada terminal, WISPA memisahkan eksekusi sumber daya daring yang sensitif terhadap latensi dari refleksi agen LLM luring. Dengan cara ini, eksekutor daring yang ringan membuat keputusan sumber daya deterministik menggunakan parameter preferensi yang dapat diinterpretasikan; sementara agen LLM luring menganalisis jejak sisi terminal, menyempurnakan profil pengguna, dan memperbarui parameter preferensi daring untuk keputusan berikutnya. Eksekutor daring dapat dirumuskan sebagai kebijakan deterministik yang memilih keputusan akses pada waktu berdasarkan vektor parameter preferensi dan konteks saat ini :
Mengapa penting
WISPA merepresentasikan pergeseran dari kecerdasan nirkabel yang berpusat pada jaringan menjadi berpusat pada pengguna. Dengan memanfaatkan agen berbasis LLM untuk refleksi luring dan eksekusi daring yang ringan, kerangka ini mengatasi keterbatasan sumber daya terminal sekaligus memungkinkan manajemen sumber daya yang personal dan berevolusi sendiri. Arsitektur yang dipisahkan memungkinkan keputusan daring yang dapat diinterpretasikan dan adaptasi berkelanjutan terhadap preferensi pengguna yang berubah. Pendekatan ini berimplikasi bagi sistem nirkabel masa depan tempat pengalaman pengguna, privasi, dan preferensi biaya menjadi hal utama. Kandidat taksonomi Arsitektur, Keamanan Siber, Jaringan, dan Kriptografi menunjukkan potensi persinggungan dengan operasi sisi terminal yang aman dan efisien.
Siapa yang sebaiknya membaca
Praktisi dan peneliti ilmu komputer
Membuka konten memberโฆ