From Automated to Autonomous: Hierarchical Agent-native Network Architecture (HANA)

Realizing Level 4/5 Autonomous Networks (AN) demands a shift from static automation to agent-native intelligence. Current operations, reliant on rigid scripts, lack the cognitive agency to handle off-nominal conditions. To address this, this letter proposes a hierarchical multi-agent reference architecture enabling high-level autonomy. The framework features a Dual-Driven Orchestrator that coordinates specialized Executive Agents, supported by a shared Public Memory for unified domain knowledge. A key innovation is the integration of agent self-awareness, which empowers the system to harmonize deliberative strategic governance with reflexive fault recovery. We instantiate and validate this architecture within a 5G Core environment. Case studies demonstrate that the system sustains critical throughput under congestion and reduces Mean Time to Repair (MTTR) by 86%, confirming its efficacy in unifying strategic planning with operational resilience.

한 줄 요약

**[자율 네트워크 / Multi-Agent Architecture]** HANA는 Dual-Driven Orchestrator·Executive Agent·Public Memory의 hierarchical 멀티에이전트 reference architecture로 L4/5 autonomy 지향, 5G Core에서 임계 throughput 유지·MTTR 86% 감소 검증.

핵심 기여도

Level 4/5 Autonomous Network 실현이 정적 자동화에서 agent-native intelligence로의 전환을 요구함을 진단.
현 운영이 rigid script에 의존해 off-nominal 상황의 cognitive agency 부족.
Hierarchical 멀티에이전트 reference architecture HANA 제안 — high-level autonomy 가능하게.
프레임워크 특징 — Dual-Driven Orchestrator가 specialized Executive Agent들을 조정, 통합 도메인 지식 위해 공유 Public Memory 지원, agent self-awareness 통합으로 deliberative strategic governance와 reflexive fault recovery 조화.

핵심 아이디어

L4/5 autonomous network는 rigid script로 도달 불가능하며, hierarchical 멀티에이전트 architecture에서 dual-driven orchestrator가 specialized agent를 조정하고 self-awareness로 deliberative governance와 reflexive recovery를 통합해야 high autonomy를 달성한다.

기술적 접근법

**방법론**: HANA — Hierarchical Agent-native Network Architecture.
**핵심 기법**: (1) Dual-Driven Orchestrator로 specialized Executive Agent들 조정, (2) 공유 Public Memory로 통합 도메인 지식 관리, (3) Agent self-awareness 통합 — deliberative governance + reflexive recovery 조화, (4) 5G Core 환경에 instantiate, (5) Congestion 상황의 throughput 유지·fault recovery MTTR 측정으로 검증.

주요 결과

5G Core 환경 case study에서 congestion 상황에도 critical throughput 유지.
Mean Time to Repair(MTTR) 86% 감소.
Strategic planning과 operational resilience의 통합 효과 입증.
Reference architecture로서 일반 적용 가능성 시연.

의의 및 한계

**의의**: L4/5 자율 네트워크의 구체적 architectural blueprint, dual-driven orchestrator·public memory·self-awareness의 명확한 역할 분리, 5G Core 실증으로 실용성 확보, MTTR 86% 감소의 실질적 운영 가치. **한계**: 5G Core 단일 환경 검증으로 다른 네트워크 stack 일반화 추가 검증, agent self-awareness 메커니즘 구체 구현 abstract에서 미상세, 매우 dynamic 변화에 대한 확장성 제한 가능.

실용적 활용

5G/6G 자율 운영 시스템.
통신·데이터센터 fault recovery 자동화.
일반 hierarchical 멀티에이전트 인프라 디자인.