核心网投诉智能体，复杂投诉的高效处理之道

        随着5G-A网络的持续演进和各行业数字化转型的加速推进，用户对网络质量的要求已从“能用”升级为“可靠、智能”，推动通信服务的核心聚焦于用户体验的持续优化与提升。在此背景下，网络投诉系统作为运营商洞察用户体验感知、实现服务闭环的关键支撑，价值日益凸显，助推运营商构建更智能、更高效的用户体验保障体系。

技术驱动投诉分析迈入新范式

        网络投诉系统需融合网络状态、配置、信令等多维数据进行综合分析，投诉根因推理逻辑复杂，投诉定位效率低。当前投诉信令分析以人工为主，要求维护人员熟练掌握海量业务流程与信令协议，维护技能门槛高。同时，现有体系主要依托规则库与固化工作流，对新业务场景适应性弱，难以支撑投诉分析的持续演进需求。

        大模型在语义理解与知识整合方面的强大能力，结合预训练基础模型与思维链推理机制，为网络投诉信令分析开辟了新的技术路径。作为人工智能的“决策中枢”，智能体依托大语言模型实现动态推理、任务规划，可自主分解投诉处理流程，高效完成复杂任务闭环，充分释放大模型的潜力。RAG知识库将知识存储与模型解耦，支持用户自主上传，新增内容可立即被检索调用，无需重新训练模型，极大提升了知识供给的敏捷性。

投诉智能体方案的创新实践

        中兴通讯核心网投诉智能体方案基于多模态大模型底座，构建“应用层-编排层-模型层”协同驱动的端到端智能投诉分析体系，实现从原始信令解析到智能推理的技术突破（见图1）。

• 应用层：提供可视化、直观的信令时序图及投诉分析结论与典型案例，高效支撑投诉问题的快速闭环。
  
  
• 编排层：集成规划、执行与记忆功能，能够自动理解用户投诉意图、规划任务目标并动态编排工具链，驱动全流程自动化执行，实现端到端投诉自动分析。
  
  
• 模型层：创新性融合结构化信令大模型与大语言模型，精准理解5GC、IMS等专业协议逻辑，提升复杂场景下的信令分析能力。

智能编排，实现投诉全流程自动执行

        投诉智能体的编排层是系统的“智能中枢”，基于多模态大模型底座，智能体在完成投诉意图分类后，自动检索历史经验，结合知识库中的运维手册、工具描述等知识进行深度推理，自主思考任务路径与工具组合，最终生成针对性的投诉处理方案，并自动执行，高效达成投诉处理目标。

多模态大模型赋能，实现端到端信令智能分析

        网络投诉场景下的信令数据具有双重特性：一方面包含高度结构化的协议字段，另一方面又涉及需深度语义理解的业务信息。为此，方案融合结构化信令大模型与大语言模型技术，构建具备端到端信令自动解析与智能推理能力的分析体系。

        中兴星云通信大模型通过引入注意力机制，有效捕捉信令数据中的业务逻辑规律，掌握5GC信令的时序特征、异常参数模式等关键信息。针对结构化信令与自然语言语义之间的差异，方案创新性地采用向量对齐技术，构建信令语义与业务规则之间的映射关系，实现不同协议格式数据的统一表征，显著提升模型对异构数据的适配能力。同时，为应对复杂信令场景下的分析挑战，大模型集成原生结构化思维链，增强对隐性故障的泛化推理能力，能够智能识别时序冲突、信元逻辑异常等问题，大幅提升对疑难问题的定位能力。

工具即插即用，驱动智能体能力按需扩展

        投诉智能体通过MCP（Model Context Protocol）及各类工具，灵活调用网元配置、用户状态、业务质量等工具能力，更加有效地与网络环境交互并完成任务。以“用户上网慢”投诉场景为例，智能体通过MCP协议精准调用业务质差算法模型，对用户报文的时延、丢包、乱序等关键性能指标进行实时计算处理，深入挖掘数据中的趋势变化、周期性波动特征模式，智能匹配最优算法，提升分析的准确性，辅助大模型完成“是无线侧问题还是网络问题”的推理判断。

投诉智能体在国际漫游投诉场景的应用

        2025年，中兴通讯与江苏移动成功完成基于多模态大模型的投诉智能体关键技术验证。投诉智能体显著提升了国际漫游用户体验，有效降低运维成本，实现信令面问题分析准确率达90%，缩短5GC信令分析与根因定位环节的时长，为投诉智能体的落地应用树立了实践标杆。

• 信令分析高效精准：多模态大模型可在分钟级内完成投诉信令全流程解析，结合端到端推理能力，精准定位根因失败点及关键字段，大幅提升投诉自动闭环效率。
  
  
• 运维流程深度协同：创新采用“T1（一线）+T2（二线）”双智能体协同机制，分阶段推进投诉处理智能化。T1阶段由网投平台基于XDR话单等数据生成初步处理方案；复杂疑难问题自动流转至T2阶段，由中兴投诉智能体完成投诉工单的深度分析与处置。
  
  
• 知识库敏捷赋能：依托RAG架构的外挂知识库，实时上传国际漫游投诉运维案例，无需模型重训练即可快速定位场景个性化问题，显著提升知识更新灵活性。

        未来，投诉智能体将持续演进为具备自学习、自优化能力的智能运维核心引擎，通过深度融合大模型的认知推理能力与通信网络领域的专业知识，构建端到端的智能诊断体系，持续提升复杂投诉场景下的根因定位准确率，实现投诉处理全流程自动化与无人化闭环。