通信世界网消息（CWW）随着人工智能技术的飞速发展，我们正从以大型语言模型（LLM）为核心的“Copilot”时代，迈向以自主感知、决策和执行为特征的“Agent”时代。2025年成为AI发展的关键拐点，智能体从技术探索走向场景深耕，尤其在通信与算力网络等基础设施领域，呈现出强烈的运行智能化和交付灵活化需求。本文系统梳理智能体核心概念、主流开发平台架构特点，并结合通信网络场景特性，提出面向算网融合的智能体平台发展路径与落地思考，为行业智能化转型提供参考视角。
智能体概述：从对话到自主决策的跨越
智能体代表了一种超越传统聊天机器人的新一代AI系统。其本质是以大语言模型为“大脑”的软件实体，能够感知环境信息、自主进行决策规划、将复杂目标拆解为可执行步骤，并调用外部工具完成任务，整个过程仅需极少人工干预。
一个成熟的智能体展现出以下几方面核心特征：首先，它具备显著的自主性，能够主动感知环境并执行行动，而非被动响应指令；其次，拥有强大的目标导向与任务分解能力，能够理解用户最终意图并将复杂目标拆解为可执行子任务；同时，智能体具备工具使用能力，能够自主调用外部工具和API扩展能力边界；此外，它还拥有出色的上下文感知与记忆功能，能够基于对话历史和環境信息进行连贯推理；最后，部分先进平台还设计了持续学习机制，使智能体能够从经验中优化未来决策。
在智能体开发体系中，“智能体”“MCP”和“工作流”构成了三个层次分明又紧密协作的核心要素。智能体作为系统的“大脑”负责决策推理；MCP（模型上下文协议）作为“万能工具箱”实现了工具能力的标准化接入；工作流则充当“标准化操作程序”，确保复杂任务的可重复性和高可靠性。这种分层架构为构建高效、可靠的智能体应用奠定了坚实基础。
从产业发展来看，智能体正快速从技术探索迈向行业深耕。据中国信通院报告，智能体应用边界持续向行业核心业务场景延伸，在预测性维护、实时风控、辅助诊断等场景中已验证规模化应用价值。德勤预计，到2025年，25%的企业将部署生成式AI驱动的智能体，这一比例在2027年将增至50%。
主流开发平台架构对比与模式分析
智能体开发平台生态目前呈现多元化发展态势，各类型平台在架构设计和技术路线上展现出不同特点。
开源框架标杆LangChain/LangGraph提供了最大的灵活性和可控性，专门针对复杂工作流和状态管理设计，对MCP协议的支持非常完善。然而，其完全基于代码的开发模式技术门槛较高，更适合需要构建复杂生产级应用的专业团队。
海外巨头生态代表OpenAI Agents以与GPT系列模型的深度集成为特色，提供了低代码的可视化工作流设计工具，支持通过简单配置创建复杂流程，大幅降低开发门槛。但其工具调用受限于自身生态，灵活性和可控性不如开源框架，更适合需要快速落地AI应用的企业团队。
国内云厂商平台各具特色：阿里云百炼强调企业级服务能力，支持开发者通过拖拽式的方式快速搭建应用，而无需从零开发基础功能，同时提供丰富预置组件和阿里云生态深度整合，满足大型企业在安全、运维和私有化部署方面的需求；字节跳动Coze则更侧重于面向广大创作者的、敏捷的Bot开发和分发，凭借丰富的插件生态、强大的可视化工作流设计器和一键发布能力，有效降低Bot开发和落地门槛。
独立平台Dify.ai在易用性与灵活性间找到平衡，既提供可视化编排界面，又保留代码定制能力，同时坚持模型中立，避免厂商绑定，适合重视平台开放性的开发团队。
模型厂商方面，Anthropic Claude Console依托模型在长上下文和安全性上的优势，逐步完善智能体构建能力；DeepSeek则专注提供高性能、高性价比的API，成为驱动各类智能体应用的核心引擎。
在平台架构模式上，阿里的ADK（Agent Development Kit）和ADP（Agent Development Platform）概念提供了重要参考。ADK侧重开发工具包层面，提供基础组件和框架；ADP则是一站式开发平台，涵盖从开发、测试到部署的全流程。这种分层思路为行业平台建设提供了有益借鉴。
面向通信网络场景的智能体平台思考
通信网络和算力网络作为数字经济的核心基础设施，正面临向6G演进的关键时期。网络规模的持续扩大、业务复杂度的不断提升，以及对可靠性和实时性要求的极致化，都迫切需要引入智能体技术实现运维、管理和服务的智能化变革。
3.1 智能化转型：从“可选项”到“必由之路”
对于通信网络与算力网络而言，引入AI智能体已不再是“可选项”，而是驱动其从“复杂混沌”迈向“智能高效”的必由之路。这背后是内外部的双重压力驱动。
对内，网络自身的复杂性已超越人力管控极限。网络规模正经历指数级增长，全球5G基站数量已超千万，单运营商的边缘节点规模也达到十万以上。同时，网络拓扑从传统的“树状”演变为极其复杂的“网状”，5G与算力网络的深度融合使得可调度节点超百万。在此背景下，传统运维方式难以为继。案例显示，因基站与边缘节点资源无法实时动态分配导致的业务卡顿率超过15%，直接引发客户投诉率飙升。另一方面，全球运维工程师缺口巨大，超过50万，人力供给“青黄不接”。AI驱动工程师“从繁琐操作转向高价值决策”，实现效率提升50%以上，已成为必然选择。
对外，用户体验和业务需求对网络提出了“零容忍”要求。用户对网络质量（时延、卡顿、连接稳定性）的要求已臻于极致。传统“事后优化”模式无法满足需求，例如视频CDN节点覆盖负载不均导致卡顿，数据显示卡顿超过0.5秒时用户流失率提升40%。同时，新兴业务如工业数字孪生，要求网络提供“确定性时延、跨域协调、自智化”等新能力，以支撑孪生模型的秒级更新。大量企业渴望通过智能化手段去管理并使用网络，却苦于没有懂网的专业人员。这些因素共同构成了网络智能化的强劲外部拉力。
3.2 核心理念与路径：智能体平台构建思路
基于通信网络高可靠、高实时性的特点，我们认为面向网络场景的智能体平台需要具备以下关键特征：
领域深度聚焦是首要前提。平台需要深入理解通信网络的专业知识和运行逻辑，能够将已有能力封装为标准化的智能体可调用能力。
任务执行精准可靠是核心要求。网络场景对操作的准确性和结果的可预期性要求极高，因此平台需要强化智能体在操作执行环节的稳定性和可靠性，确保每一次调用都能达到预期效果。
开放标准兼容是生态基础。平台建设应基于MCP等开放协议，实现与各类网络系统、工具能力的标准化对接，避免生态封闭，促进产业协同发展。
轻量化灵活部署是落地保障。为适应网络边缘环境，平台需要支持轻量化部署，满足低时延、高安全的应用需求。
这一构建思路既体现了对网络场景特殊性的深入理解，也遵循了智能体技术的通用发展规律，为网络智能化转型提供了可行的技术路径。
网络智能体落地场景与实践成效
基于以上理念构建的网络智能体平台，其落地场景与合作模式呈现出高度的灵活性。
在实践中，网络智能体平台支持三种落地形式：对于已有业务系统平台，希望嵌入AI智能体能力的伙伴，可采用“需求方系统 + 移动网络智能体平台 + 需求方原子能力/知识库”的集成模式；对于已有业务智能体平台，希望嵌入AI场景化能力的伙伴，则可通过“需求方智能体平台 + 移动网络智能体平台的AI原子能力”进行深度集成，例如将平台的MCP能力对接到省公司的智能体平台中；对于直接对智能体/MCP/AI工作流有需求，希望快速构建AI能力的用户，可以直接在平台上使用自然语言方式创建智能体和MCP能力/工作流。
这些合作模式有效支撑了网络智能体在多个典型场景中的成功落地，展现出平台在复杂网络环境中的适配性与价值创造力。尤其在网络运行保障层面，我们与合作伙伴通过MCP能力对接，成功落地用户出行保障与高清视频直播业务保障等场景。智能体能够实时感知业务质量、动态调度网络资源，确保关键业务在网络运行态中持续稳定、体验优良。
这些场景的成功实践表明，智能体技术能够有效应对通信网络复杂性强、专业门槛高、实时要求严等挑战，为网络智能化转型提供可行的技术路径。
总结与展望
AI智能体作为新一代人工智能应用范式，正在深刻改变ICT行业的运维、管理和服务模式。通过对主流开发平台的梳理分析，结合通信网络场景的特殊需求，面向算网融合的智能体平台发展将呈现以下趋势，即平台架构标准化将成为必然，MCP等协议将成为智能体与网络系统交互的标准接口，实现能力的即插即用和生态互通。开发模式垂直化趋势明显，针对网络领域的专用开发框架和组件库将不断丰富，降低网络智能体的开发门槛。系统决策智能化程度将持续深化，智能体将从执行预设规则向基于实时态势的自主决策演进。产业协同生态化格局加速形成，运营商、设备商、云服务商将共同构建开放共赢的智能体生态体系。
未来，随着6G和算力网络的深入发展，智能体平台将如同今天的网络管理系统一样，成为支撑数字基础设施高效运行的核心引擎。中国移动将继续与产业伙伴一道，推动智能体技术在网络领域的创新应用，构建“网络即服务、智能即能力”的新型信息服务体系，为数字中国建设贡献智慧和力量。
