存量系统AI智能插件解决方案，助力RAN产品运维全AI演进

        随着自智网络产业标准持续演进，大语言模型（large language model，LLM）技术的爆发式发展，正驱动通信网络运维体系从“人找功能”的传统模式向“AI驱动业务”的智能体模式深度变革。无线接入网（radio access network，RAN）作为网络运维的核心场景，运维场景越来越复杂，基础设备网管面临操作离散且低效、维护技能门槛高且经验无法复刻、长尾场景泛化推理能力弱、原系统无法颠覆性式重构等四大核心困境。面对这些行业痛点，以非侵入式AI增强技术为核心，在最小化改造代价的前提下，实现运维能力的智能化跃升成为行业共同挑战。中兴通讯推出传统网管AI智能插件解决方案，助力RAN产品运维实现全AI演进，打造知识驱动、端到端自动化的智能运维新范式。

        本文将从RAN网管系统的核心痛点出发，系统阐述中兴通讯AI智能插件解决方案的核心理念、架构设计与技术创新，最终解析方案为运营商带来的核心价值与未来演进方向。

自智网络转型期，RAN运维系统的核心挑战

        在向自智网络L3/L4高阶能力演进过程中，当前运营商RAN运维UME（Unified Management Expert）系统面临发展瓶颈，集中体现在四大维度：

• 能力离散与操作低效
   

        原有运维系统功能模块碎片化分布，业务原子能力分散在不同App入口与接口中，缺乏智能串联，一个完整运维场景需跨多模块串行操作，用户频繁切换界面、重复输入参数，操作路径长、业务操作复杂。

• 专家经验断层与知识资产流失
   

        运维决策高度依赖专家个人经验，业务知识仅通过人工手册、口头传授传递，无法实现数字化、资产化沉淀与共享，形成“经验孤岛”，制约了运维能力的规模化复制。

• 系统改造成本高企

        传统网管系统架构复杂，全面重构以适配 AI能力的模式，不仅投入巨大、周期漫长，还面临业务中断的风险，运营商亟需非侵入式的AI 注入手段，实现存量能力的平滑升级。

• 场景泛化与推理能力缺失

        现有系统的自动化能力多基于规则硬编码，仅能适配固定场景，面对复杂多变的运维需求，缺乏基于零散知识提取操作流程的推理能力，泛化性不足，难以满足自智网络场景化自动化闭环的要求。

非侵入式AI增强，构建运维系统智能化升级新架构

        为破解上述痛点，中兴通讯推出运维系统 AI智能插件解决方案。方案采用“非侵入式AI增强”设计理念，核心是打造“UME基础运维专家”AI增强层，在不改动现有UME系统核心架构、不侵入业务代码的前提下，为存量系统叠加全流程AI能力，实现业务能力的“智能组装”，构建“感知—分析—决策—执行—验证”的端到端运维自动化闭环，整体架构如图1所示。

        方案采用解耦设计实现灵活扩展。前端解耦将运维专家前端Playwright插件作为“无状态执行引擎”，通过标准化JSON指令集实现业务逻辑与执行环境的彻底分离。业务流程泛化解耦，从“基于规则的硬编码流程”转向“基于知识驱动的动态工作流”；原子能力服务化，工作流引擎只负责调度而不关注具体业务逻辑。知识解耦将业务规则、专家经验、操作指导从代码逻辑中剥离，转化为可独立管理、维护和进化的知识资产。

        方案核心设计理念是“增强而非取代”，通过插件化的部署模式，无需对现有系统进行任何业务改造，即可实现两大核心能力：

• 场景级端到端辅助：基于用户自然语言输入的业务目标，自动拆解任务、生成泛化工作流并完成自动化执行；
  
  
• 离散操作智能辅助：通过聚合搜索实现功能、数据、知识的一键直达，为用户提供伴随式操作指引。

核心技术创新，破解智能化落地关键难题

        围绕现有系统智能化升级的核心堵点，方案通过四大核心技术创新，实现低成本、高适配、强泛化的AI能力落地。

• 知识驱动的动态工作流泛化技术

        方案打破传统硬编码的固化流程模式，通过 AI搜索与知识图谱技术，将业务规则、专家经验、操作指导从代码逻辑中彻底剥离，转化为可独立迭代的知识资产。系统可基于用户的模糊业务目标，实时检索知识库并动态生成可执行的操作工作流，实现原子能力的灵活编排与业务场景的泛化适配，解决了传统自动化场景适配性差、迭代成本高的问题。

• 零适配前端流程自动化技术

        方案基于Playwright自动化框架打造前端无状态执行插件，遵循“只提供环境、不涉及业务、不缓存数据”的设计原则，通过标准化 JSON指令集实现业务逻辑与执行环境的分离。同时采用“iframe容器隔离+双通道反向代理”混合架构，以零代码侵入、零跨域配置、零框架依赖的“三零原则”，实现跨IP域、跨技术栈系统的无缝集成，存量功能无需任何适配即可实现自动化执行。

• 梯度化领域知识体系建设

        针对通用大模型垂直领域知识缺失的痛点，方案构建了“L1基础通用知识、L2场景应用知识、L3高阶推理知识”的三级知识体系，全面覆盖网管基础功能、典型运维场景、网络规划高阶策略等全维度内容，实现专家经验的数字化沉淀与规模化复用，也为大模型精准的推理决策与工作流生成提供了坚实的知识底座。

• 全流程可控的智能体协同技术

        方案构建了意图分类、任务规划、执行引擎三大核心模块协同的智能体架构，通过“意图理解—规划生成—分步执行—反馈优化”的全流程透明化设计，实现了AI辅助过程的全程可控。用户可全程掌握工作流的生成与执行进度，可随时确认、编辑、中断操作，既保障了运维操作的安全性，也大幅提升了用户对AI能力的信任度。

方案商用价值与落地实践

        截至目前，中兴通讯运维系统AI智能插件解决方案已完成规模落地验证，基于“知识图谱+AI搜索”能力，已支持RAN网管400+功能、23类大场景、120+个子场景的端到端工作流泛化生成与执行，全面覆盖基站开通、小区扩减容、单板替换、站点改造、频谱重耕等RAN运维高频核心场景。

        在实际应用中，运维人员只需通过自然语言描述业务需求，系统即可自动完成意图识别、任务规划、步骤执行和结果验证。例如，在进行“小区扩容”操作时，传统方式需要运维人员依次登录多个模块、查询配置参数、手动执行命令，耗时数十分钟且容易出错，而通过AI智能插件，整个过程可在数分钟内自动完成，效率提升80%以上，同时大幅降低人为操作失误风险，显著提升运维质量与效率。

        对于运营商而言，方案带来了三大核心价值：

• 极致的降本增效：通过非侵入式的部署模式，大幅降低现网运维系统智能化升级的改造成本与周期，同时端到端自动化闭环将运维操作效率提升80%以上；
  
  
• 知识资产的长效沉淀：通过三级知识体系实现专家运维经验的数字化、资产化管理，解决了经验断层问题，实现了优质运维能力的规模化复制；
  
  
• 自智网络能力的平滑演进：方案以渐进式的升级路径，助力运营商运维体系稳步实现从 L2被动自动化向L3主动闭环、L4高阶自智的持续演进，为6G时代的全智能网络运维奠定基础。

        展望未来，随着6G内生智能技术研究的持续深入与自智网络产业向L4高阶自治的不断迈进，网络运维体系的全AI化、全链路闭环化已是行业必然趋势。未来中兴通讯将持续迭代优化存量系统AI智能插件解决方案，以下一代AI操作系统为核心底座，深化大模型、多智能体技术与通信运维领域的深度融合，持续夯实双域全域自感知、意图驱动自运维、安全可控自进化的三位一体核心能力：不断拓展感知边界，实现从网络内生状态到跨域业务生态的全维度主动感知，推动运维模式从“事后处置”向“事前防控、主动适配”持续跃迁；持续优化闭环执行能力，以电信级安全可信的全流程管控，实现更泛化、更高效、更可靠的端到端运维自动化；不断完善自主进化内核，在保障网络确定性与安全性的前提下，实现运维体系的内生智能迭代。

        中兴通讯将始终携手全球运营商，以极简的部署模式、极致的运维效率、极优的升级成本，推动RAN产品运维的AI内生演进，共同筑牢自智网络的技术底座，开启6G时代无线网络内生智能运维的全新篇章。