在AI技术迅猛发展的今天，电信行业正经历一场前所未有的智能化转型。市场研究公司Omdia的报告显示，在2024年6月TM Forum的DTW活动期间，Blue Planet（Ciena旗下部门）对其Agentic AI框架的展示成为行业焦点。这一创新技术不仅代表了电信AI领域的前沿探索，更预示着网络运营模式即将迎来深刻变革。
当前电信AI面临的挑战
电信运营商在AI应用方面正面临前所未有的机遇与挑战。Omdia业务负责人James Crawshaw指出，在Agentic AI炒作盛行的这一年里，电信运营商正面临来自网络供应商和OSS供应商提供的单点式Agentic AI解决方案的冲击。这种碎片化的AI部署方式可能导致重复建设的风险，并使运营商错失采用更统一整合方法的机会。
Blue Planet市场分析团队发现，当前市场上的AI产品存在明显缺陷："许多产品仅仅是'将AI策略生硬地附加在传统OSS之上"。这种简单叠加的方式无法充分发挥AI技术的潜力，难以满足电信网络复杂多变的运营需求。
与此同时，来自公有云提供商的通用AI平台通常无法理解电信网络的运营复杂性。这些通用平台虽然功能强大，但在电信专业领域的应用上往往力不从心，缺乏对网络拓扑、设备特性、服务等级协议(SLA)等关键电信要素的深度理解。
Blue Planet的解决方案：专为电信设计的Agentic AI框架
面对上述挑战，Blue Planet提出了一个革命性的解决方案——专为电信网络构建的Agentic AI框架。这一框架的核心创新在于支持智能体基于意图行动、应用上下文，并在整个网络范围内采取协调行动。与市场上其他AI解决方案不同，Blue Planet的框架构建于清晰且组织良好的数据模型和API之上，确保了AI应用与电信网络的无缝融合。
该框架构建于Blue Planet的AI Studio之上，这一AI Studio于2024年商用发布。尽管AI Studio主要旨在与Blue Planet的OSS应用产品组合协同工作，但部分客户已开始将其视为一个通用的OSS Agentic框架。AI Studio本身已包含大量关于电信网络的领域知识，可为运营商构建自有OSS AI平台节省大量时间。
Blue Planet已开始与现有客户测试其Agentic AI框架，以支持多种关键用例，包括：
- 网络切片自动化
- 库存中的网络设备建模
- 意图理解
- 模板生成
- 服务保障
这些用例覆盖了电信网络运营的核心环节，展示了Agentic AI框架的广泛适用性和实用价值。
AI Studio：电信AI开发的强大平台
Blue Planet的AI Studio为电信AI开发提供了全方位的支持，为Blue Planet及第三方AI模型提供API管理、流水线控制和性能跟踪功能。它处理模型管理事务，使电信数字架构师和数据科学团队能够轻松导入、部署和维护AI解决方案。
AI Studio能够与Blue Planet的云原生平台及其包含库存、编排和保障在内的OSS应用产品实现无缝集成，为电信运营商提供一站式的AI开发环境。
核心功能
AI Studio提供了一系列强大的功能，支持AI模型的完整生命周期管理：
- 导入、部署、更新和停用AI模型
- 配置模型属性
- 实例化、启动、停止和调度模型执行
- 监控模型性能
- 查看、编辑、版本化、回滚和调试模型代码
- 调用Blue Planet及外部API
AI Studio提供详细的仪表板，用于配置和管理AI应用，集中呈现所有AI活动。它经过专门设计，以满足数据科学家、开发人员和系统管理员的需求，并为每个角色提供相应的工具和功能。
技术架构
AI Studio的技术架构体现了其开放性和灵活性。它集成了行业领先的开源框架和技术，以简化采用和集成过程：
- Apache Airflow：一个用于数据工程流水线的开源工作流管理平台
- LangChain：一个开源框架，帮助开发者构建强大的应用程序，将大语言模型(LLM)与外部工具、API、数据源和用户工作流集成
- MLflow：一个用于构建AI应用程序和模型的开源开发者平台
- Redis：一个开源的内存键值数据库，用作分布式缓存和消息代理
这些开源技术的集成不仅降低了AI开发的门槛，也为电信运营商提供了更大的灵活性和可扩展性。
从AI Studio到Agentic框架的演进
如图1所示，AI Studio正在演进为Agentic AI框架。这一演进代表了电信AI技术的重要突破，从传统的AI应用开发向更加智能、自主的智能体系统转变。
框架架构
Agentic AI框架通过API与Blue Planet的OSS应用产品组合交互，并可通过智能体间(A2A)协议与第三方智能体进行交互。其核心是一个用于构建智能体的开发环境，这一环境为电信运营商提供了构建自定义AI智能体的强大工具。
"自带AI"许可模式
框架采用了创新的"自带AI"许可模式，使授权用户能够导入、部署、配置和管理第三方AI/ML模型。从2026年起，通信服务提供商(CSP)将能够使用此开发环境构建自己的AI智能体，进一步增强了运营商的自主性和创新能力。
智能体生态系统
该框架维护着一个智能体目录，通过编排引擎可调用多个智能体以实现复杂任务。这种设计允许运营商根据具体需求组合不同的智能体，构建高度定制化的AI解决方案。网关功能允许用户集成其偏好选用的大语言模型，确保了框架的灵活性和开放性。
通信协议
Agentic核心通过模型上下文协议(MCP)与工具进行通信。此外，它还能与其他符合MCP标准的外部服务进行互操作，确保了框架的扩展性和兼容性。
Agentic工具
框架提供了丰富的Agentic工具，包括：
- OSS知识图谱（包含服务、设备、多层拓扑、SLA、警报、策略等信息）
- OSS API操作（与库存、保障、编排等应用交互）
这些工具为智能体提供了与电信网络深度交互的能力，使其能够真正理解和操作复杂的电信环境。
应用场景与实际价值
Blue Planet的Agentic AI框架在实际应用中展现出巨大价值，为电信运营商解决了多个关键痛点：
网络切片自动化
5G网络切片是电信网络的重要特性，但手动配置和管理切片复杂且耗时。通过Agentic AI框架，运营商可以实现网络切片的自动化配置、优化和监控，大幅提升网络资源利用率和业务部署速度。
设备建模与管理
电信网络包含大量复杂设备，传统的人工建模方式效率低下且容易出错。Agentic AI框架能够自动识别、建模和管理网络设备，确保设备信息的准确性和实时性，为网络优化提供坚实基础。
意图理解与执行
传统网络管理需要工程师将业务需求转换为具体的技术指令，这一过程容易产生误解和延迟。Agentic AI框架能够直接理解业务意图，并自动转换为相应的网络操作，大大简化了网络管理流程。
服务保障
服务质量是电信运营商的核心竞争力。Agantic AI框架通过实时监控网络状态和性能指标，主动识别潜在问题并采取措施，确保服务质量和用户体验。
行业影响与未来展望
Blue Planet的Agentic AI框架代表了电信AI领域的重要创新，将对整个行业产生深远影响：
避免AI碎片化
通过提供统一的AI框架，Blue Planet帮助电信运营商避免了AI应用的碎片化，减少了重复建设，提高了投资回报率。这种统一的方法有助于构建更加协调和高效的AI生态系统。
加速AI采用
AI Studio和Agentic框架降低了AI技术的使用门槛，使更多电信运营商能够快速部署和应用AI技术，加速了行业整体的数字化转型进程。
推动行业标准
通过采用MCP等开放标准，Blue Planet推动了电信AI领域的标准化进程，有助于构建更加开放和互操作的AI生态系统。
未来发展方向
展望未来，Blue Planet的Agentic AI框架将继续演进，朝着更加智能化、自主化的方向发展。随着技术的不断成熟，我们可以预见：
- 智能体将具备更强的自主决策能力
- AI应用将更加深入电信网络的各个层面
- 人机协作模式将更加紧密和高效
- AI驱动的网络自我优化将成为可能
结论
Blue Planet的Agentic AI框架代表了电信网络AI应用的前沿探索，它不仅解决了当前市场上单点式AI方案的局限性，更为电信运营商提供了构建统一AI平台的可能。通过整合行业领先的开源框架和技术，这一框架为电信网络的智能化转型提供了强大动力。
随着5G、6G网络的不断发展以及AI技术的持续突破，电信行业正站在一个新的技术变革的门槛上。Blue Planet的Agentic AI框架有望成为这一变革的关键推动力，帮助电信运营商迎接更加智能、高效的网络运营新时代。对于那些希望在AI时代保持竞争优势的电信运营商而言，现在正是拥抱这一创新技术、构建未来网络能力的最佳时机。
