行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][4][5][6][7][9][10][11][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][91][92][93] 核心观点 - 通信网络正经历向6G的代际演进，通过引入AI和智能体技术实现网络自身的智能化、自动化转型，走向高阶自治已成为产业共识 [4] - 以自智网络智能体为核心的高阶自智网络架构是发展方向，TM Forum联合75家产业伙伴发布的自智网络白皮书7.0定义了相关功能架构和智能体架构 [5] - 生成式AI、数字孪生等前沿技术与智能体架构深度融合，赋予智能体强大的自主决策和闭环能力 [6] - 产业实践已在高价值场景取得成果，例如中国移动与华为的合作使无线网络故障处理的后端运维排障支撑减少80%，平均故障修复时间下降27% [6] - 未来3~5年，自智网络智能体将从高价值场景自治向多场景整网自治全面拓展，实现全网络全流程的自主闭环管理 [7] 自智网络智能体的定义与架构 - 自智网络智能体是一种能独立运作、根据感知和目标做出决策并采取行动、无需人类直接干预的系统，具备适应性并能从经验中学习改进 [13] - 智能体分为两大类：面向角色的数字助手和面向场景的自闭环智能体，两者相辅相成，构建人机协同新形态 [13] - TM Forum自智网络白皮书7.0提出，智能体是自智网络L4等级的核心，必须超越简单自动化，能执行自主任务、做出决策并与人及其他智能体交互 [14] - 自智网络向基于智能体的Agentic架构演进，形成了包含业务、服务、网络三层和用户、业务、服务、网络四闭环的总体架构 [15][16][17] - 架构中，数字助手提供基于自然语言的交互能力，提升作业效率；自闭环智能体面向特定场景，能主动感知、分析、决策并响应控制，实现自适应闭环 [17] 分层分域建设与协同 - 通信网络复杂，需分层分域建设智能体，网络层智能体是实现L4高阶自治的加速器和使能器 [19] - 网络层智能体的价值包括：具备精准识别和根因定位能力，使能上层端到端闭环；具备单域自主决策与灵活应变能力，实现更快实时闭环；支持灵活的集成模式，降低集成难度 [19][20][22][24] - 上下层智能体高效协同以完成端到端闭环：网络层智能体使能单域自治，业务层和商业层智能体使能跨域协同 [18][20][27] - 在故障、网络优化、体验保障、投诉处理、业务开通等具体场景中，网络层与业务层智能体有明确的分工与协同流程 [21][22][23][28][32] 关键技术与发展方向 - 自智网络智能体的关键技术包括通信大模型、数字孪生、智能协同、智能交互、智能记忆、智能学习 [34][40] - **通信大模型**：需从通用语言大模型进化为通信领域的智能体大模型，重点增强网络任务规划、行动执行与工具调用、快慢思考协同三大能力 [34][36][38][39] - **数字孪生**：构建网络的高度逼真数字镜像，实现融合感知、孪生建模和仿真预测，助力从事后感知向事前预知转变，保障体验经营 [35][38][42][43][51][53] - **智能协同**：需从单智能体发展到多智能体协同，构建跨域通信、自主分工、动态协商能力，以应对跨域协同和场景融合任务 [44][45][49][52] - **智能交互**：需从机器辅助人向人辅助机器转变，智能体需具备精准的意图理解与语义增强能力、对目标任务的专注力以及执行闭环能力 [46][47][48][50] - **智能记忆**：需从碎片化记忆发展到自组织记忆，通过动态关联网络上下文信息和领域经验知识，提升智能体推理的准确性和泛化性 [54][55][56] - **智能学习**：需从预定义规则发展到动态增强，通过模仿学习和在线学习（Agent强化学习）使智能体具备自学习和自适应能力，以应对多场景泛化需求 [59][60][61][62] 构建大模型的三大要素 - **专属性**：通信大模型需具备高专业性、强鲁棒性和可执行能力，具体需要领域语义理解能力、因果推理与决策能力、自治执行与闭环能力 [63][69] - **预集成**：在通信领域，将大模型预集成到智能体中是交付的最优路径，可确保推理可执行、闭环可验证，并显著降低适配与部署成本 [63][64][65][68][69] - **共进化**：智能体与大模型的关系应从调用转向能力共生，形成协同进化的“共生关系”，相互促进能力提升 [65][66][67][69] 智能体接口协议范式与演进 - 自智网络智能体接口存在四种典型集成范式：基于LPI的数字助手集成、基于场景化API的Agent集成、基于MCP-T协议的Agent集成、基于A2A-T协议的Agent集成 [70][71][72] - **A2A-T协议**是面向未来演进的关键，旨在支持智能体间的复杂协作，具备任务驱动的目标协作、极致的解耦与灵活性、运行时的智能协商等特征 [73][74][75] - A2A-T协议的关键能力包括：面向通信专业领域的任务表达、事件订阅上报机制、端到端的协商机制、高效通信机制、协作安全机制 [73][75][76][77][85] - A2A-T协议将重塑系统集成模式与交互模式，使集成从静态预定义、人工协同向动态自协商演进，交互从被动请求-响应向主动对等协商转变 [79][80][81][82][83][84] 标准进展与执行建议 - 自智网络智能体已成为TM Forum、3GPP、ETSI、IETF、CCSA等标准组织的研究热点，初步形成“通用架构+专业标准”的协同标准体系 [86] - TM Forum联合75家产业伙伴发布的自智网络白皮书7.0及IG1339、IG1251、IG150x系列标准，为L4落地提供了从理论到实践的完整实施框架和量化指南 [5][87][91] - 各专业标准组织如3GPP、ETSI、IETF、CCSA也分别在6G网络管理、零接触运维、数据通信网络、多智能体协同接口等领域推进相关标准 [88][89] - **执行建议**：推进端到端Solution Package参考实践，细化场景和交互流程设计，加速商用落地 [91][92][93] - **执行建议**：引入“POC快速验证”的新标准开发模式，采用“实验轨道”与“标准轨道”并行，以匹配AI和智能体技术的快速发展节奏 [92][93] 产业实践与未来展望 - 领先运营商已围绕网络节能、故障分析等高价值场景开展L4目标网早期创新应用并取得成果 [6] - 华为ADN智能体实践表明，引入故障智能体和Copilot助手可融入故障处理流程，为现场工程师提供对话式交互和自助排障能力 [6] - 未来3~5年，自智网络智能体将从场景自治走向整网自治，通过跨场景、跨域能力融合实现全网络全流程的自主闭环管理 [7][33] - 未来通信大模型将迈向“世界模型”，以更好地理解和模拟复杂的通信网络环境与任务 [33] - 不同厂商、不同生态间的智能体将实现基于目标和任务的无缝协作，共同应对网络复杂问题 [7]