スケーラブルで堅牢な光学システム制御のためのエージェンティックAI

TL;DR（結論）

• AgentOpticsは、言語モデルの推論とデバイス実行をMCPで分離し、自然言語の指示から異種な光デバイス操作を高忠実度に自律実行する枠組みです。
• 8種類の代表的な光デバイスに対して64個の標準化ツールを用意し、要求理解や複数手順の連携、言い換えへの頑健性、エラー対応まで含む410タスクのベンチマークで、商用オンラインLLMとローカルのオープンソースLLMを評価しました。
• 平均成功率は87.7%〜99.0%でコード生成方式（最大50%）を上回り、DWDMの回線設定、400 GbEとARoFの協調監視、偏波安定化、DAS監視など、装置単体を超えたオーケストレーションと閉ループ最適化も示しました。

なぜこの問題か

光ネットワークはデータセンター間接続、メトロや長距離伝送、無線のフロントホール／バックホール、さらに量子ネットワークなどの基盤として扱われています。近年はROADM、コヒーレントのプラガブルトランシーバ、RoFリンク、ファイバセンシング、量子フォトニック機器のような要素が同居し、異種性と性能の両面で規模が拡大しています。その結果、設定・監視・最適化を高い信頼性で回すためには、複数デバイスにまたがる協調制御、ベンダ固有の管理インターフェースへの対応、テレメトリを用いた閉ループの適応が必要になります。 SDNは制御プレーンとデータ伝送プレーンを分離し、集中制御とプログラマビリティによって自動プロビジョニングを支える考え方として広く採用されていますが、マルチベンダ環境では標準インターフェースのサポートが一貫しないことやベンダ固有拡張が障害になり、相互運用性と運用容易性に限界が残ると述べられています。OpenROADMのように共通データモデルと標準化インターフェースを整備する取り組みもありますが、物理層の振る舞いやデバイス能力の抽象化が不十分な場合、運用の複雑さが増して直感的な制御が難しくなります。…

核心：何を提案したのか

提案は、Model Context Protocol（MCP）上に構築したエージェント型AIフレームワークであるAgentOpticsです。自然言語で与えられたタスクを解釈し、構造化されたツール抽象化レイヤを介して、異種な光デバイスへプロトコル準拠の操作を実行することを狙っています。設計の中心は、タスクごとに制御コードを生成して実行するのではなく、よく使う操作を「決定的に実行できるプリミティブ」としてツール化し、LLMはその選択と手順構成、結果の解釈に注力できるようにする点です。 実装としては、8種類の代表的な光デバイスにまたがる64個の標準化MCPツールを整備しています。さらに、単純な単発操作だけでなく、複数手順の連携、役割に応じた応答、言い換えの揺れへの頑健性、エラー処理能力までを評価対象に含めるため、410タスクからなるベンチマークを構築しています。…

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