通信世界网消息（CWW）随着网络复杂性的增加，运维及时性、灵活性、全面性要求的增加，传统运维模式已逐步显现经济上不可持续、技术上不可行，需重构运维流程，并引入高阶技术加持，提升网络运维效率和质量。
目前AI智能体是大模型应用领域的研究热点，但其如何在网络域有效应用，面临一系列技术攻关难题。
中国移动设计院在集团公司的指导下，联合福建、安徽、辽宁、浙江、江苏等5省公司及九天研究院，结合自身多年积累，基于九天大模型，成功研发端到端无线网络运维智能体AIOpsGPT，实现行业首创，并在中国移动智慧中台“揭榜挂帅任务”成功揭榜。
AIOpsGPT基于AI Agent架构，以语音或文本输入运维需求，通过大模型构建思维链，通过Agent主动理解运维意图，自动规划分解任务目标，协同调度工具集执行，实现运维全场景覆盖、全流程贯穿、全闭环执行。
AIOpsGPT聚焦网络运维域，支持故障预测、故障定位、网络性能优化、用户需求预测等多类运维场景。通过ReAct框架和CoT思维链技术实现Multi-Agent的编排与调度。同时，支持网络运维问答、数据自服务等功能。
01故障预测
智能体通过数据自服务可帮助用户获取区域的隐患基站信息（如查询某城市的TOP隐患基站）、细粒度的基站告警信息（如给定基站名称查询历史告警记录）。此外，智能体可分析基站历史故障数据，精准预测可能出现的故障，并提供故障预警方案，辅助运维工程师采取预防措施，降低故障发生率。
02故障定位
智能体首先查询基站派发故障工单的情况，之后基于工单及关联告警信息，分析故障现象与故障原因的关联关系，快速精准定位网络故障的类型，并根据定位结果提供相应的故障修复建议，提升运维工程师处理故障效率。
03网络性能优化
智能体根据用户提供的小区信息，可自动查询小区当前的流量状态（如无线利用率、上行PRB平均利用率等），并基于历史流量状态数据精准预测用户和网络需求，如流量需求、网络资源需求等，辅助网络流量规划，提升网络资源利用率及用户感知。
04用户需求预测
智能体根据用户提供的小区信息，可自动查询并分析该小区的各种网络性能指标（例如SN添加成功率低、SN异常释放率等），识别网络性能瓶颈，提示可能存在的网络性能异常状态，为工程师提供针对性的网络优化建议和方案。
AIOpsGPT的成功研发有效实现运维提质增效，退服故障工单平均处理时长压降20%，隐患识别效率提升20%，数据查询分析效率从按需编程到自动生成。此外，AIOpsGPT的成功研发为基于意图驱动的L5级自智网络提供了一条可选技术路线，为业界通过大模型赋能网络运维进行了宝贵探索，已获得业界的高度关注。
面向未来，设计院将继续在集团公司的指导下，投身“AI+网络”转型研发，运用大模型技术提升技术领先性和业务赋能成效，加速从“+AI”向“AI+”转变，推动人工智能和实体经济融合发展。
