Large Language Models meet Network Slicing Management and Orchestration

网络切片是未来网络的基石技术，它可以在共享的物理基础设施上创建定制化的虚拟网络。这样可以通过提供专门针对特定应用程序的专用资源来促进创新和敏捷性。然而，当前的编排和管理方法在处理多个管理域环境中的新服务需求复杂性方面存在局限性。本文提出了一个由大型语言模型（LLMs）和多代理系统驱动的网络切片未来愿景，提供了一个可以与现有的管理和编排（MANO）框架集成的框架。该框架利用LLMs将用户意图转化为技术要求，将网络功能映射到基础设施，并管理整个切片生命周期，而多代理系统则促进了不同管理域之间的协作。我们还讨论了实施该框架所面临的挑战以及缓解这些挑战的潜在解决方案。

本论文旨在提出一种基于大型语言模型和多智能体系统的网络切片框架，以解决当前的编排和管理方法在处理多管理域环境中的新服务需求复杂性方面所面临的限制。

该论文的关键思路是利用大型语言模型将用户意图转化为技术要求，将网络功能映射到基础设施，并管理整个切片生命周期，同时多智能体系统促进跨不同管理域的协作。

论文提出了一种未来的网络切片愿景，可以与现有的管理和编排框架集成。实验未涉及，但讨论了实施该框架所面临的挑战以及缓解这些挑战的潜在解决方案。

在最近的研究中，还有一些相关的研究，如《Network Slicing: A Survey》、《Network slicing for 5G with SDN/NFV: Concepts, architectures, and challenges》等。