通信大模型运维智能体，引领网络保障新趋势

        在国家“信号升格行动”的推动下，通信行业正加速向智能化转型，以应对网络规模扩大、业务场景复杂化带来的挑战。传统网络运维模式依赖人工经验，存在效率低、响应慢、操作繁琐等痛点，难以满足高价值区域（大型商业体、重大活动场馆等）的保障需求。中兴通讯推出的“星云通信大模型”及其衍生的运维智能体技术，通过人工智能与大模型的深度融合，开创了网络保障的新范式，成为行业智能化升级的核心引擎。

        以高价值区域保障为例，中兴通讯联合合作伙伴，基于大模型技术构建的运维智能体方案，在全国多个项目的商用试点中，成功将保障人力投入降低83%，效率提升5倍，实现了网络保障的“智能化跃迁”。

传统保障模式的局限性

        传统网络保障模式面临四大核心问题：

• 运维效率低下：网络资源配置与业务需求匹配周期长，难以快速响应突发流量或复杂场景需求。
• 专业门槛高：保障策略依赖专家经验，一线人员需掌握多系统操作技能，培训成本高昂。
• 策略与目标脱节：网络配置多关注故障处理，缺乏与商业目标（如用户体验优化）的深度关联。
• 动态响应不足：重要场合需频繁调整策略，但传统系统自动化水平低，难以实现实时动态优化。

大模型运维智能体的创新实践

        UME无线运维智能体（见图1），是中兴通讯基于大模型技术面向无线网络保障场景的智能体应用，适用于无线网络运维保障场景，如演唱会/体育赛事等重大活动、突发事件应急保障、日常运维中的潮汐保障等。

        中兴通讯运维智能体基于“星云通信大模型”构建，采用模块化设计，核心包括：

• 感知模块：实时采集网络性能、用户行为及外部事件数据，通过特征提取与清洗为决策提供输入。
• 大模型模块：作为“智能大脑”，结合自然语言处理（NLP）与知识图谱技术，解析用户意图并生成保障策略。例如，通过日历或邮件触发保障流程，实现场景自动识别。
• 规划与执行模块：基于强化学习优化策略，调用网络原子能力（如资源调度、参数调整）实现闭环操作。
• 反馈学习机制：通过执行数据持续训练模型，提升策略精准度与自适应能力。

        技术框架上，智能体融合了生成式AI、多智能体协同（Multi-Agent）及RAG（检索增强生成）技术，有效解决大模型“幻觉”问题，确保决策可靠。

        UME无线运维智能体实现端到端闭环保障和动态优化与自适应。

• 场景全覆盖：支持重大活动（如演唱会、体育赛事）、突发事件应急保障及日常潮汐流量管理。
• 智能生成式交互：通过自然语言指令（如“保障XX商业体晚高峰网络”）触发流程，自动生成策略并执行，操作效率提升5倍。
• 动态优化与自适应：实时监控网络指标（如用户数、PRB利用率、干扰水平），动态调整策略以应对流量波动。在杭州奥体中心演唱会保障项目中，网络流量预测准确率提升20%，保障效率显著提高。

        中兴通讯运维智能体方案，不仅是技术突破，更是运维范式的重构：

• 技术融合创新：大模型与通信知识深度结合，解决了传统AI在结构化数据处理中的局限性，例如通过信令RAG知识库提升故障诊断精度。
• 生态协同共创：联合运营商、行业伙伴共建智能体技术标准与场景库，加速技术规模化落地。
• 商业价值延伸：从降本增效向体验经营延伸，为运营商提供差异化服务能力（如直播、云游戏专属保障），开辟新收入增长点。

应用试点与成效

        选择湖北省武汉市全球最大商业体武商时代广场作为验证环境，覆盖31个物理小区、60个逻辑小区，日均用户数超1800人。该区域节假日人流峰值达日常3倍，传统保障需6人天完成，智能体方案仅需1人天。智能体将资源查询时间从2分钟缩短至15秒，故障定位耗时从15分钟降至1分钟，保障人力投入减少83%。

• 网络指标平稳：保障期间用户感知速率提升15%，干扰指标下降30%，PRB利用率稳定在健康阈值内。
• 效率革命性突破：通过自然语言指令下发保障任务，策略生成与执行全自动化，人力成本降低83%。
• 经济效益显著：节省的运维成本可转化为网络投资，助力运营商探索体验经营等新商业模式。

        未来，随着6G与通算一体化的演进，运维智能体将进一步向“全域自智”升级，实现从网络保障到商业创新的全方位赋能，为全球通信行业的智能化转型树立标杆。