发表机构
Scuola Superiore Sant’Anna; Nokia Bell Labs; LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（圣安娜高等学院; 诺基亚贝尔实验室; 巴黎理工学院电信学院信号与系统实验室）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
该研究在测试平台上演示了数字孪生辅助的多智能体LLM，实现自主类别感知的光网络管理，通过检测软故障并自适应调整调制格式，确保持续无裕量的信道质量。\n
AI 中文摘要
我们在网络测试平台上演示了一种数字孪生辅助的多智能体大语言模型，用于自主的类别感知光网络管理。该系统检测软故障，并根据服务类别要求自主调整调制格式，确保持续、无裕量的信道质量，且只需最少的人工干预。
英文摘要
We demonstrate on a network testbed a Digital Twin-aided multi-agent LLM for autonomous class-aware optical network management. The system detects soft failures and autonomously adapts modulation format per service class requirements, ensuring continuous, marginless channel quality with minimal human intervention. ©2026 The
Journal refThe 52nd European Conference on Optical Communication (ECOC), Sep 2026, Malaga, Spain
