自主型人工智能驱动无线接入网优化

在当今电信行业日新月异的发展背景下，无线接入网（RAN）的管理与优化变得异常复杂。随着5G网络的大规模部署，传统网络管理方式愈发显得捉襟见肘。海量数据、网络单元间错综复杂的相互依赖关系、以及对实时优化的严苛要求，都亟需一种创新的解决方案。

现代网络运营商面临多重挑战：既要维持最优网络性能，又要保障高质量服务；既需提升资源利用效率，又需快速适应动态变化的使用模式，同时还要严格控制运营成本。即便具备基础自动化能力，传统的工具与方法⸺包括传统的自组织网络（SON）解决方案⸺也难以有效应对这些挑战。

根据TM Forum（TMF）的定义，自智网络（Autonomous network）代表着向自我管理网络系统的演进。其中最高成熟度等级为第四级（L4，人类监督下的完全自主）和第五级（L5，无需人工干预的端到端完全自主）。这些等级使网络能够运用AI驱动的洞察，实现实时自适应、优化与自我修复。

对运营商（CSP）而言，达到这些等级至关重要，唯有如此才能有效驾驭现代网络的复杂性与规模。若缺乏此类自动化能力，运营成本将难以为继，这使得实现高度自主化成为保障网络运营经济性和竞争力的关键。

爱立信正凭借其丰富的rApp（无线接入网智能控制器非实时应用）产品组合引领网络管理变革。这些rApp对实现TMF    L5（全自主）网络自动化至关重要，因为它们将基于AI/ML、策略驱动的智能直接嵌入到无线接入网中，实现基于意图的闭环控制⸺例如在无人干预情况下最大化城区小区吞吐量。其模块化可扩展设计与TMF的可组合架构理念高度契合，使网络能够实时完成自配置、自优化和自修复，自主达成高层次业务目标。

随着网络管理系统的演进，需要通过rApp编排与协调，使所有自动化能力形成合力，服务于统一目标。这正是 AI发挥关键作用的领域。作为生成式人工智能（Generative AI）的高级演进形式，自主型人工智能（Agentic AI）采用模块化架构：每个模块都是一个能够自主决策、设定目标、采取行动并与其他智能体进行交互的智能体。这类系统展现出一定程度的独立性，通常融合推理、规划与自适应能力，从而在动态环境中高效运作。自主型人工智能（Agentic AI）是实现L5自智网络的终极阶梯。

基于AWS先进云基础设施的自主型人工智能（Agentic AI），通过构建由专业型AI智能体组成的智能生态系统来应对这些挑战。这些智能体协同工作，通过编排和利用专业rApp来监测、分析并优化网络性能。与传统系统相比，自主型人工智能（Agentic AI）带来了近乎人类决策过程的智能水平与适应能力，同时保持机器级运算速度与规模效能。

自主型人工智能（Agentic AI）解决方案的AWS基础服务具有多项优势。借助Amazon Bedrock支持的预训练模型，爱立信大幅缩短了开发和部署周期。Amazon  Bedrock智能体有效简化了复杂网络管理流程。该解决方案利用AWS高性能计算基础设施，确保一致的性能与全球扩展能力。此外，AWS全面的安全框架（包括企业级加密技术和广泛的合规认证）为网络优化提供了可靠的保障环境。

自主型人工智能（Agentic AI）带来的变革远超单纯技术升级，它标志着网络管理范式的根本性转变：从被动故障排除转向主动优化预防，从孤立决策转向协同智能，从依赖人工操作转向在保持人类监督的前提下大规模处理复杂事务的自主系统。

这一技术演进对当今电信行业至关重要。随着网络复杂度持续攀升和用户期望不断提高，高效维护和优化网络性能的能力已不仅是运营优势，更是参与市场竞争的必备条件。自主型人工智能（Agentic AI）提供了必需的工具和能力，助力行业成功驶向这片新蓝海。

网络对话交互

“网络对话交互”这一概念标志着网络管理方式的范式转变，通过构建操作员与网络基础设施间的直观自然语言交互界面，重塑了传统运维模式。该创新方案将复杂的技术操作转化为对话式交互，使操作员能够通过类人对话实现网络的智能化管理与优化。

自主型人工智能（Agentic AI）作为核心使能技术，在无需人工干预的情况下实现基于意图的闭环自动化运行，为达成L5自智网络奠定了坚实基础。传统网络管理界面要求操作员精通复杂技术仪表板并掌握多个专业系统的相关知识，而“网络对话交互”通过具备意图理解能力并将运维指令精准转化为技术操作的自然语言界
面，有效突破这些专业壁垒。

运营商（CSP）仅需询问“网络运行状态如何？”，系统即能自动分析网络状况，识别重要模式，并以统一的叙述方式呈现清晰易懂的分析结论。同样，当询问“需要处理哪些故障？”时，系统会基于影响程度与紧急等级进行问题排序，并提供完整的情境信息支撑决策判断。

该系统的能力已超越基础状态报告。当操作员询问“可行的解决方案有哪些？”时，系统能够评估多种干预预案，并从实施效果、风险控制和资源利用率等维度确定最优解决方案。

网络优化AI智能体生态系统

自主型人工智能（Agentic AI）的强大之处在于其由专业型智能体构成的精密生态系统。每个智能体专精于网络优化的特定领域，在生成式人工智能驱动的主管智能体（supervisor agent）统一协调下形成协同运作机制。这种架构标志着自主网络管理的重大进步，实现了从传统规则驱动运营向智能自适应运营的转变。

典型工作流程始于小区异常检测智能体（Cell Anomaly Detector Agent）
触发的事件告警。该智能体通过处理超过6万个关键性能指标（KPI），准确识别20类网络异常问题，其采用的先进分类算法可有效降低误报率，确保问题精准归类。根因分析智能体（Root Cause Explainer agent）则对已识别问题开展深度诊断，对每类问题分析最多20项潜在诱因，实现问题根源的精确定位。主管智能体（Su- pervisor agent）对已识别问题进行推理，并制定优化策略，通过协调专业优化智能体（specialized optimi- zation agent）收集更多数据指标，最终实施行动计划。

 

从问题检测到解决的全流程

从网络问题识别到有效解决方案实施的完整过程遵循三阶段方法，深度融合爱立信的先进诊断技术与智能性能优化能力。这种系统化方法在确保问题彻底解决的同时，持续维护网络稳定性与服务品质。

第一阶段：智能诊断

诊断阶段采用三级递进分析架构：检检测到异常后，异常根因分析智能测环节运用深度嵌入式聚类与半监督学习算法，在服务质量受影响前主动识别异常状况和潜在问题；分类环节依托卷积神经网络与生成式问题模式检测技术，结合持续演进的主动学习能力不断提升准确率；根因分析环节则融合嵌入式网络运营域
（NOD）知识与因果分析机制，精准定位问题本质原因。

第二阶段：常规优化

在明确问题特征后，常规优化阶段通过调整基础网络参数与配置实现效能提升。该阶段负责针对常见的网络问题进行简单的调整，取得立竿见影的效果，若遇复杂场景则自动移交至具备多变量优化能力的高级性能优化器。

第三阶段：专项性能优化

最终阶段部署面向特定网络功能的专业优化智能体（specialized opti- mization agent）。远程电调（RET）与高级天线系统（AAS）小区塑形智能体
（Cell Shaper agent）负责小区配置优化，上行干扰优化智能体（Uplink Interference Optimizer）专注信号质量提升，智能分层管理智能体（Intel- ligent Layer Manager）实现网络层级优化，语音连接与完整性优化智能体（Voice Connection and Integrity op-timizer）则保障通话质量。这种方法确保对每个性能方面都给予专家级的关注。

图2：从问题检测到解决的端到端流程

 

基于自主型人工智能 (Agentic AI) 的架构

基于自主型人工智能（Agentic AI）的架构采用分级管控模式，通过AW S Bedrock Agent实现的主管智能体（supervisor agent）负责统一运维编排。该智能体统筹调度三个专业型智能体：小区异常检测智能体（Cell Anomaly Detector agent）、异常根因分析智能体（Anomaly Root Cause Ex- plaineragent）和异常常规优化智能体
（Anomaly General Optimizer agent）。

各智能体均与Talk2Data及检索增强生成（RAG）组件对接，构建全面的分析框架。每个专业型智能体均配置专属rApp及文档。

同样基于AWS Bedrock Agent的输出摘要与可视化智能体（Output    Summari- zation and Visualization agent），可生成三种不同的交付成果：文本说明文档、图形化展示及详细分析报告。这种多模态输出机制确保与具有不同技术背景的利益相关方实现高效沟通。

图3：采用自主型人工智能（Agentic AI）架构的智能解决方案

 

自主型人工智能 (Agentic AI）工作流程

自主型人工智能（Agentic AI）功能的具体实现，可通过一个典型工作流程场景清晰展示。当操作员请求进行小区性能优化分析并需要可视化支持时，系统将启动一个协调有序的智能体交互序列。

工作流程启动时，由主管智能体（su- pervisor agent）进行统一编排。该核心智能单元负责协调各专业型智能体，确保信息流畅传递与分析逻辑连贯。随后，小区异常检测智能体（Cell Anomaly Detector agent）通过Talk- 2Data和RAG与其关联rApp进行交互，以执行分析任务，准确评估当前状况。

检测到异常后，异常根因分析智能体（Anomaly Root Cause Explainer agent）利用Talk2Data和RAG系统深入探究问题根本原因。随后由异常常规优化智能体（Anomaly General Op- timizer agent）基于已识别问题及其根本原因，制定具体的优化方案。

在整个处理过程中，所有智能体与主管智能体（supervisor agent）保持实时通信，确保分析工作协调一致、输出建议逻辑严密。最终，输出摘要与可视化智能体（Output Summarization and Visualization agent）将所有分析结果整合成完整的响应方案，包含专业解读、可视化图表及可执行建议。

图4：基于自主型人工智能（Agentic AI）的智能解决方案演示流程

 

自主型人工智能（Agentic AI）的核心优势

自主型人工智能（Agentic AI）的实施将带来变革性优势，重塑网络运营模式与业务成果。最显著的成效是将分析决策时间减少80%，为整个企业赢得明显的运营与财务优势。

通过简化流程和自动化分析，可实现运营支出效率提升，有效降低例行网络管理、日常故障排除及优化工作所需的运营投入。

转型敏捷性使企业能够快速适应网络状况与市场需求的变化。系统的快速分析能力助力运营商及时实施调整，即使在突发情况下也能维持最优网络性能。

网络性能与客户体验的提升可带来收入增长。优化的网络质量不仅有助于提高客户满意度、降低流失率，还能通过资源高效利用创造新服务机遇。系统的预测能力使其能够针对未来需求，进行前瞻性的容量规划。

速度与敏捷性：爱立信借助Amazon Bedrock的预训练模型实现了快速开发与部署。这使得AI驱动应用的快速原型设计和部署成为可能，同时显著缩短新功能的上市时间。该平台能够动态适应网络环境变化，确保持续提供高效解决方案。

简化：依托Amazon Bedrock智能体，爱立信CNS可简化网络管理流程。该系统可与现有基础设施无缝集成，打通企业系统、API及数据源，利用基础模型的推理能力，将复杂网络运维转化为精简的工作流程。

性能与可扩展性：该解决方案基于 AWS高性能计算架构，具备弹性扩展能力，可动态适应工作负载需求。无论是小型网段还是全国性大规模部署，均能保障跨域服务的低时延与性能稳定。

安全性：爱立信CNS采用AWS的全面安全框架，包括企业级加密、访问控制、安全端点防护及合规认证。该安全架构全面满足行业标准与监管要求，确保网络优化全流程在受控安全环境中完成。

超越“网络对话交互”

超越“网络对话交互”能力的演进，标志着网络管理与自动化领域的一次量子跃升。通过采用自主型人工智能（Agentic AI）架构与生成式人工智能（GenAI）技术，主管智能体（supervi- sor agent）可作为整个系统的核心战略策划枢纽，负责编排与具备电信领域知识的专业型智能体的通信，基于爱立信rApp产品组合实现网络优化与自动化。

为实现更高阶的网络自动化目标，方案引入意图管理功能（IMF），支持运营商以意图方式定义其高级优化需求。系统通过意图解析自动生成技术要求，彻底改变传统依赖人工逐项配置的低效模式。

系统持续感知网络性能与状况，并依托主管智能体（supervisor agent）的推理能力自主判定预设需求是否达成。随后，系统先对需采取的改进措施进行评估，依据量化收益分析结果，最终通过调用相应智能体中的优化 rApp来执行操作。为便于先行技术采用方顺利过渡，系统保留了可选的“人工介入”（human in the loop）机制，确保在需要时可实施干预。

随着运营商逐步依托该解决方案实施并实现多样化优化场景，全网自动化水平必将实现阶梯式提升，从而赋能运营商收获多重收益⸺包括工程部署能力增强、运营效率提高及网络容量扩大在内的全方位价值。

图5：超越“网络对话交互”

 

结论

要实现L5自智网络，需要借助能够驾驭复杂网络运营场景的先进工具与智能系统。基于AWS技术的自主型人工智能（Agentic AI）正是这一演进过程中的关键突破⸺其完整的智能体生态系统、稳健的治理框架与优化能力，可在保障关键网络运营安全可靠的前提下带来可量化的效益。

网络复杂性不断提升，日益凸显出智能自动化的重要性。基于AWS服务构建的自主型人工智能（Agentic AI）架构为未来发展奠定了坚实基础，助力运营商实现运营升级，并增强应对新挑战与把握新机遇的能力。

自主型人工智能（Agentic   AI）带来的变革影响已超越单纯技术升级的范畴，正在从根本上重塑网络管理与优化的实践模式。通过将先进的AI能力与直观易用的操作界面、全面可靠的安全措施深度融合，在推进自智网络进程的同时保持必要的运营管控与全链路可视化。这种自动化与监管之间的动态平衡，加上显著的运营效能提升，使自主型人工智能（Agentic AI）成了运营商不可或缺的工具，助力他们有效应对持续演进的网络管理挑战。