未来的 6G 网络将依赖大型语言模型（LLM）代理来管理无线接入网（RAN）。当前的系统假设跨代理消息只传递客观事实，实际上每条消息是发送者推理过程的痕迹，包含主观结论。即使语法正确的报告也可能传播 AI 幻觉，引发在协议验证层面不可见的连锁故障。接收方在行动前必须具备心智理论（ToM），即推断对方的信念以及在该位置上对方本应持有的信念。我们将这种交互建模为细胞层上的认知通道，形成统一的韧性多代理框架，并由此提炼出五条设计原则：① 消息是发送者隐藏推理的证据；② 信任是连续的认知信噪比（SNR），即声明的精度相对于模型化的对等信念的偏差；③ 通过层的拉普拉斯算子可计算全网一致性和对幻觉传播的抵抗力；④ 为节约计算并抵御互信息衰减，同行建模应恰止于两层深度；⑤ 可信容量受运营目标对齐限制，而非链路带宽。我们在本地部署的 10 亿参数电信语言模型上进行信号风暴实验验证：认知 SNR 能隔离出一个被三位邻居同意的幻觉代理；分歧门将所有错误同行排在正确同行之上；仅两层 ToM 能恢复正确动作；谱隙决定拓扑是否能在近实时预算内达成一致。
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