Resumen: La coordinación de puntos de acceso múltiple (MAPC) es una tecnología clave para mejorar el rendimiento en Wi-Fi de próxima generación dentro de conjuntos de servicios básicos densos y superpuestos. Sin embargo, los protocolos MAPC existentes se basan en reglas estáticas definidas por protocolos, lo que limita su capacidad para adaptarse a condiciones dinámicas de la red, como niveles de interferencia y topologías variables. Para abordar esta limitación, proponemos un novedoso marco Agentic AI Wi-Fi donde cada punto de acceso, modelado como un agente autónomo de modelo de lenguaje grande, razona de manera colaborativa sobre el estado de la red y negocia estrategias de coordinación adaptativa en tiempo real. Esta colaboración dinámica se logra a través de un flujo de trabajo cognitivo que permite a los agentes entablar un diálogo en lenguaje natural, aprovechando la memoria integrada, la reflexión y el uso de herramientas para basar sus decisiones en experiencias pasadas y comentarios ambientales. Los resultados completos de la simulación demuestran que nuestro marco agente aprende con éxito a adaptarse a entornos de red diversos y dinámicos, superando significativamente la línea base de reutilización espacial de última generación y validando su potencial como una solución robusta e inteligente para futuras redes inalámbricas.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 26 de noviembre de 2025.
Ver fuente original
