Herr Corici, »Agentic AI« gilt als nächster Entwicklungsschritt von KI-Systemen. Was bedeutet dieses Konzept konkret für Kommunikationsnetze, und was ist unter einem »Agentic Core« zu verstehen?

Die Idee, Agenten in Kommunikationsnetzen einzusetzen, ist nicht neu. Bereits vor zwei Jahrzehnten wurde intensiv an verteilten, intelligenten Agenten geforscht. Damals scheiterte der praktische Einsatz jedoch meist an begrenzten Rechenkapazitäten, fehlenden Daten und unzureichenden Integrationsmechanismen.

Heute hat sich die technologische Ausgangslage grundlegend verändert: Moderne Cloud-Architekturen, leistungsfähige Echtzeit-Datenverarbeitung und neue KI-Methoden ermöglichen es Software-Agenten, zuverlässig zu arbeiten, umfangreiche Optimierungen innerhalb des Kernnetzes vorzunehmen und an Entscheidungen sowohl auf der Steuerungs- als auch auf der Datenebene mitzuwirken. Ein Agentic Core kann daher als ein Kernnetz verstanden werden, in dem ausgewählte Betriebs- und Optimierungsentscheidungen von spezialisierten Software-Agenten getroffen werden, die innerhalb klar definierter Regeln, vor allem auch hinsichtlich der Sicherheit und garantierten Reaktionszeiten, agieren.

Dabei gibt es nicht den einen universellen Agenten. Je nach Anforderung kommen sehr schnelle, einfache Agenten zum Einsatz, die unter strengen Echtzeitbedingungen reagieren, oder komplexere Agenten, die langfristige Optimierungen auf Basis umfangreicher Analyse- und Lernmodelle vornehmen. Diese Kombination erlaubt es, kurzfristig zu reagieren und gleichzeitig strategische Anpassungen vorzunehmen, ohne zentrale Eigenschaften wie Determinismus, Überprüfbarkeit und einen zuverlässigen Betrieb zu gefährden.

Der Open6GCore gilt als eine zentrale Referenzimplementierung für zukünftige 6G-Kernnetze. Welche Rolle spielt der Open6GCore für den Agentic Core?

Open6GCore ist als hochflexible Implementierung von Kernnetzfunktionen konzipiert, die sich an unterschiedliche Serviceanforderungen, Einsatzszenarien und Betriebsbedingungen anpassen lässt. Anpassungsfähigkeit ist die grundlegende Eigenschaft, die ein Kernnetz bieten muss, um Software-Agenten zu integrieren, die unter sich ändernden Bedingungen beobachten, entscheiden und handeln.

Der Agentic Core baut daher auf dem Open6GCore als Ausführungs- und Experimentierumgebung auf. Während der Open6GCore die strukturelle Flexibilität und Standardkonformität bereitstellt, erweitern die Agentic-Core-Komponenten das System um eine geregelte, richtliniengebundene Autonomie. Entscheidungen auf Steuerungs- und Datenebene können so teilweise automatisiert werden. Gemeinsam markieren beide Ansätze den Übergang von einem konfigurierbaren, aus 5G weiterentwickelten Kernnetz hin zu einem kontinuierlich anpassungsfähigen, 6G-nativen System.

Was sind aus wissenschaftlicher Sicht die Herausforderungen und Vorteile des KI-Einsatzes bei der Verwaltung von Kommunikationsnetzen?

Aus wissenschaftlicher Sicht bedeutet der Einsatz von KI in Kommunikationsnetzen einen grundlegenden Paradigmenwechsel. Statt strikt vordefiniertem Verhalten der Software rücken adaptive, datengetriebene Betriebsmodelle in den Vordergrund.

Das bringt klare Vorteile: KI kann komplexe Netzzustände analysieren, Ressourcen effizienter planen und schneller auf dynamische Veränderungen reagieren als klassische regelbasierte Mechanismen. Zudem ermöglicht sie ein höheres Maß an Automatisierung bei Planung, Bereitstellung und Betrieb – ein entscheidender Faktor für die erwartete Skalierbarkeit und Heterogenität zukünftiger 6G-Umgebungen.

Dem stehen jedoch erhebliche Herausforderungen gegenüber: Kommunikationsnetze erfordern vorhersagbares, interoperables und überprüfbares Verhalten. Viele KI-Methoden sind hingegen probabilistisch und formal schwer erklärbar. Die Forschung konzentriert sich daher zunehmend auf »geregelte KI«: Agentische Systeme sollen innerhalb klar messbarer Grenzen arbeiten, beobachtbar bleiben und vor dem produktiven Einsatz validiert werden können. Das richtige Gleichgewicht zwischen Anpassungsfähigkeit und Determinismus zu finden, zählt zu den zentralen wissenschaftlichen Fragen auf dem Weg zu 6G.

Kommunikationsnetze sind Teil der kritischen Infrastruktur. Wie kann die Zuverlässigkeit eines auf Agentic AI basierenden Kommunikationsnetzes gewährleistet werden?

Als Teil der kritischen Infrastruktur müssen Kommunikationsnetze besonders zuverlässig sein. Agentenbasierte Entscheidungsfindung erhöht die Komplexität – vor allem dann, wenn große KI-Modelle beteiligt sind. Zwar können solche Modelle viele Entscheidungen besser treffen als klassische Mechanismen, sie können jedoch auch suboptimale oder im Extremfall schädliche Handlungen auslösen.

Um dies zu verhindern, setzt der Agentic Core auf mehrstufige Sicherheitsmechanismen. Schnelle, einfache Agenten agieren nur innerhalb stark eingeschränkter Handlungsspielräume. Komplexere Optimierungsentscheidungen werden vorab in umfangreichen Simulationen mit dem digitalen Zwilling OpenLANES geprüft. In dieser emulierten Umgebung lassen sich großskalige Netze realitätsnah nachbilden und unterschiedliche Szenarien wiederholt testen, bevor neue Funktionen in den Live-Betrieb gehen.

Gleichzeitig können große Modelle in seltenen, unvorhergesehenen Störungssituationen ihre Stärken ausspielen. Wenn vordefinierte Regeln versagen, sind sie oft in der Lage, zumindest eine eingeschränkte Funktionsfähigkeit wiederherzustellen. Damit entsteht eine zusätzliche Resilienzschicht, eingebettet in einen übergeordneten Zuverlässigkeitsrahmen – ein entscheidender Faktor für den Einsatz von Agentic AI in kritischen Kommunikationsinfrastrukturen.

Treffen Sie Dr. Marius Corici sowie weitere 5G-/6G-Experten von Fraunhofer FOKUS auf dem Mobile World Congress in Barcelona:
Halle 7, Stand 7C61 (Berlin Partner) oder Halle 6, Stand 6F10–6F15 (6G Platform Germany).