Intento, logo programo: Uma camada de agentes para traduzir prompts em chamadas para a API de operações do núcleo 5G - Chaves, Rafael C.; Cabral, Rebeca D.; Silva, Rafael R.; Esper, João Paulo; Cardoso, Kleber V.; Almeida, Leandro C. de; Gomes, Ruan D.; Verdi, Fábio L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
As redes 5G introduziram mecanismos avançados de programabilidade por meio de APIs padronizadas, com destaque para a Network Exposure Function (NEF), que permite a exposição controlada de capacidades do núcleo da rede a aplicações externas. No entanto, a complexidade semântica e estrutural dessas APIs ainda representa uma barreira significativa para sua adoção e automação. Neste artigo, investigamos o uso de sistemas baseados em Agentes de IA para realizar chamadas à API Traffic Influence da NEF no núcleo 5G, avaliando a capacidade de Large Language Models (LLMs) de traduzir solicitações de alto nível em interações corretas com um componente do sistema 5G. A solução proposta utiliza o Model Context Protocol (MCP) para integrar os modelos a ferramentas que encapsulam a API Traffic Influence da NEF. Avaliamos diferentes LLMs, incluindo Qwen, GPT-OSS-20B e Claude Sonnet 4.5, considerando variações no tamanho dos modelos e diferentes estratégias de engenharia de prompts. As avaliações foram realizadas em um ambiente baseado em free5GC e UERANSIM, contemplando métricas de taxa de acerto, consumo de tokens e tempo de resposta.