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摘要
智能体AI正在迅速改变研究的方式，从想法的原型验证到复现文献中的结果。本文探索了智能体AI自主设计无线通信算法的能力。

为此，我们实现了一个专用框架，利用大语言模型（LLM）迭代地生成、评估和优化候选算法。我们在三个跨物理层（PHY）和媒体接入控制层（MAC）的任务上评估了该框架：不依赖统计特性的信道估计、已知协方差的信道估计以及链路自适应。

结果表明，该框架在数小时内就能生成与传统基线方法性能相当甚至更优的算法。此外，与基于神经网络的方法不同，生成的算法是完全可解释和可扩展的。这项工作代表了迈向自主发现新型无线通信算法的第一步，我们期待本领域在此方向上取得进一步进展。

I. 引言
智能体AI能力的快速发展已经开始从根本上改变研究工作流程。随着新的智能体框架层出不穷，许多研究人员已经将这些工具集成到自己的工作流程中。尤其是像Claude Code、GPT Codex和Cursor等编码智能体，使得快速原型验证想法比以往任何时候都更加容易，消除了传统上与开发和评估新算法概念相关的复杂软件工具链的负担。

得益于像DeepCode [8]这样专门用于从文献中精确复现结果的智能体框架，复现文献中的结果也变得更加便捷。有了这类工具，在基准测试新方法时几乎没有理由不实现基线方法。此外，还应强调深度搜索工具，它们可以根据用户查询自主探索文献并生成研究报告。这类工具包括GPT Researcher [3]，以及OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Perplexity等提供的深度搜索能力。

在此背景下，很自然地会思考智能体AI将如何影响无线通信领域的研究。本文通过探索智能体AI自主设计无线通信算法的能力来回应这一广泛问题。为此，我们构建了一个专用的智能体AI框架——The AI Telco Engineer，该框架利用Sionna [6]在链路级和系统级仿真中评估算法。该框架为智能体提供了访问Sionna API文档、开发者指南和教程的工具。代码在称为工作区的容器化环境中执行，智能体还可以使用文件系统编辑工具。通过该框架，我们证明了智能体AI能够设计出与传统方法性能相当甚至更优的无线通信算法。

存在类似的程序进化框架，例如ShinkaEvolve [7]和OpenEvolve [12]。但我们选择构建自定义框架，以便自由尝试最适合无线通信算法设计的智能体AI策略。我们计划继续改进该框架，使其进一步专业化并提升性能。

本文其余部分组织如下。第二节介绍所提框架的架构。第三节描述所考虑的任务并讨论获得的结果。第四节对全文进行总结。

II. 框架架构
框架的输入/输出视图如图1所示。该框架以一个任务作为输入，每个任务包含对所生成算法要解决的问题的描述，以及一个评估工具，智能体可使用该工具根据用户定义的指标来评估所生成的算法。为了防止“指标作弊”——即智能体修改评估过程以人为提高评分——评估工具是不可变的；智能体只能调用它。框架的输出不是单一算法，而是一组根据用户定义指标排序的算法。