在人工智能技术迅猛发展的今天，电信行业正经历着前所未有的变革。随着AI炒作浪潮的兴起，电信运营商面临着来自网络供应商和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部署模式不仅可能导致重复建设，更可能使运营商错失采用更统一整合方法的机会。在这一背景下，Blue Planet（Ciena的一个部门）推出的Agentic AI框架为行业提供了全新的解决思路。
当前电信AI面临的挑战
Omdia业务负责人James Crawshaw指出，在Agentic AI炒作盛行的这一年里，电信运营商正面临严峻挑战。市场现状呈现出两极分化的特点：一方面，许多供应商提供的仅仅是"将AI策略生硬地附加在传统OSS之上"的产品，缺乏针对电信网络特性的深度整合；另一方面，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，难以满足行业特定需求。
这种局面导致运营商在选择AI解决方案时陷入困境：要么接受功能有限的传统系统增强版，要么尝试适应通用平台但面临适配难题。更令人担忧的是，如果缺乏统一的AI战略框架，运营商可能会在多个业务领域部署互不兼容的AI系统，造成资源浪费和运营效率低下。
Blue Planet的解决方案：专为电信网络构建的Agentic AI框架
面对上述挑战，Blue Planet提出了一套完整的解决方案——专为电信网络构建的Agentic AI框架。这一框架的核心优势在于其针对电信行业的深度定制化设计，能够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，确保了系统的可扩展性和互操作性。这一设计理念使得不同智能体能够基于统一的数据基础进行协作，避免了传统系统中常见的"数据孤岛"问题。
技术架构与核心特性
Blue Planet的Agentic AI框架构建于其AI Studio之上，该平台已于2024年商用发布。AI Studio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，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。
该框架的主要技术特性包括：
- 意图驱动架构：智能体能够理解并执行高层业务意图，自动转化为具体的网络操作
- 上下文感知能力：智能体能够获取并应用网络全量上下文信息，做出更准确的决策
- 跨域协同：支持智能体在整个网络范围内采取协调行动，打破传统OSS系统的边界限制
- 开放集成：通过标准化API和协议，支持与第三方系统和智能体的无缝集成
AI Studio：构建Agentic AI的基础平台
AI Studio是Blue Planet Agentic AI框架的核心基础，它为电信运营商提供了一个全面的AI开发和运营环境。这一平台不仅支持Blue Planet自身的OSS应用产品组合，还能够与第三方AI解决方案协同工作。
核心功能
AI Studio提供了一系列强大功能，使电信运营商能够有效管理和运营AI应用：
- 模型全生命周期管理：支持AI模型的导入、部署、更新和停用，确保模型的可追溯性和可控性
- 灵活配置能力：允许运营商根据业务需求配置模型属性，调整AI行为
- 精细化执行控制：支持模型实例化、启动、停止和调度执行，满足不同场景需求
- 性能监控与优化：提供全面的模型性能监控功能，帮助运营商持续优化AI系统
- 代码级管理：支持模型代码的查看、编辑、版本化、回滚和调试，提高开发效率
- API集成：能够调用Blue Planet及外部API，扩展AI系统的能力边界
用户体验设计
AI Studio采用用户中心的设计理念，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。平台经过专门设计，能够满足不同角色的需求：
- 数据科学家：提供模型训练、评估和优化的专业工具
- 开发人员：提供API开发、测试和部署的完整环境
- 系统管理员：提供系统监控、配置管理和故障排除的工具
这种角色导向的设计确保了不同背景的用户都能高效使用AI Studio，降低了AI技术在电信行业的应用门槛。
技术生态与开源集成
为了简化采用和集成过程，AI Studio集成了行业领先的开源框架和技术，构建了一个开放的技术生态。这种策略不仅降低了技术门槛，还确保了系统的可扩展性和互操作性。
关键集成技术
AI Studio集成了多种开源技术，每种技术都在特定领域发挥重要作用：
- Apache Airflow：作为数据工程流水线的开源工作流管理平台，Airflow支持复杂的数据处理管道构建和调度，确保AI模型训练和推理的数据流程高效可靠
- LangChain：这一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，扩展了AI系统的能力边界
- MLflow：作为用于构建AI应用程序和模型的开源开发者平台，MLflow提供了完整的实验跟踪、模型注册和部署功能，加速AI开发周期
- Redis：作为开源的内存键值数据库，Redis被用作分布式缓存和消息代理，提高了AI系统的响应速度和可靠性
这些开源技术的集成不仅丰富了AI Studio的功能，还为运营商提供了灵活的技术选择，避免了供应商锁定风险。
从AI Studio到Agentic框架的演进
如图1所示，AI Studio正在持续演进为更强大的Agentic AI框架。这一演进代表了电信AI技术从简单辅助工具向自主智能体的转变，将为电信网络带来革命性的运营模式变革。
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，支持多种AI/ML模型的导入、部署、配置和管理。
"自带AI"许可模式使授权用户能够灵活管理第三方AI/ML模型，而从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，进一步实现AI能力的自主可控。
智能体生态系统
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业务需求灵活组合不同智能体的能力，构建定制化的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，确保了系统在保持开放性的同时，能够适应不同厂商的AI技术。
通信协议与互操作性
Agentic核心通过模型上下文协议（MCP）与工具进行通信，确保了智能体与系统各组件之间的有效交互。此外，它还能与其他符合MCP标准的外部服务进行互操作，构建了一个开放的AI生态系统。
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）和OSS API操作（与库存、保障、编排等应用交互），为智能体提供了丰富的网络知识和操作能力。
实际应用场景与价值
Blue Planet已开始与现有客户测试其Agentic AI框架，验证其在多个关键电信场景中的价值。这些应用场景展示了Agentic AI如何解决电信行业的实际问题，提升运营效率。
网络切片自动化
5G网络切片是电信行业的关键创新，但手动配置和管理切片复杂且耗时。Agentic AI框架能够理解业务意图，自动完成切片的创建、配置和优化，大幅缩短部署时间，提高资源利用率。
智能体能够根据SLA要求自动调整切片参数，确保不同业务（如高清视频、工业物联网、车联网等）获得网络资源保障，同时最大化网络整体效率。
网络设备建模与管理
电信网络包含大量复杂设备，传统管理模式需要人工维护设备信息，效率低下且容易出错。Agentic AI框架能够自动发现网络设备，提取设备特性，构建统一的设备模型。
智能体能够持续监控设备状态，预测潜在故障，并自动生成维护建议，将被动响应转变为主动预防，提高网络可靠性。
意图理解与执行
传统网络管理需要工程师将业务需求转化为具体的技术指令，这一过程容易产生误解和错误。Agentic AI框架能够直接理解业务意图，自动转化为相应的网络操作。
例如，当业务部门提出"降低某区域的网络延迟"的请求时，智能体能够自动分析网络拓扑、流量模式和设备状态，生成并执行优化方案，无需人工干预。
服务保障与故障处理
网络故障是影响用户体验的主要因素，传统故障处理依赖人工排查，响应时间长。Agentic AI框架能够实时监控网络性能，快速定位故障原因，并自动执行修复措施。
智能体能够分析历史故障数据，识别潜在风险，提前采取预防措施，将故障影响降至最低。同时，系统能够自动生成故障报告，为运营商提供深入的分析洞察。
行业影响与未来展望
Blue Planet的Agentic AI框架代表了电信AI技术的重要发展方向，其影响将远超单一产品或解决方案，有望重塑整个电信行业的运营模式。
对运营商的价值
对于电信运营商而言，Agentic AI框架提供了多方面的价值：
- 降低AI采用门槛：通过统一的框架和丰富的预置能力，运营商无需从零开始构建AI系统，能够快速部署AI应用
- 提高运营效率：智能体能够自动化完成传统上需要人工干预的任务，释放人力资源，专注于更高价值的创新工作
- 增强网络韧性：通过主动监控和预测性维护，提高网络可靠性，减少服务中断
- 加速业务创新：AI驱动的网络自动化使运营商能够快速响应市场变化，推出新服务
行业标准化趋势
Agentic AI框架的发展也反映了电信行业AI标准化的趋势。通过采用统一的协议（如MCP）和接口标准，不同厂商的AI系统能够协同工作，避免碎片化发展。
这种标准化趋势将促进电信AI生态系统的繁荣，为运营商提供更多选择，同时确保系统的互操作性和长期可持续性。
未来发展方向
随着技术的不断成熟，Agentic AI框架将向以下方向发展：
- 更强的自主性：智能体将具备更高的自主决策能力，能够在更复杂的场景中独立完成任务
- 跨域协同：突破传统网络管理边界，实现从接入网、传输网到核心网的端到端智能协同
- 持续学习：智能体能够从实际运行中学习，不断优化决策模型，适应网络变化
- 人机协作：增强人类专家与AI系统的协作效率，发挥各自优势
结论
Blue Planet的Agentic AI框架为电信行业提供了一种全新的AI应用范式，它不仅解决了当前电信AI面临的碎片化问题，更为运营商指明了未来网络智能化的发展方向。
通过构建专为电信网络设计的智能体系统，Blue Planet实现了意图驱动、上下文感知的网络协同，为运营商提供了统一整合的AI解决方案。这一框架基于AI Studio开发，集成多种开源技术，支持网络切片自动化、设备建模等关键用例，展现了电信AI技术的巨大潜力。
随着5G网络的深入部署和6G技术的探索，电信网络正变得越来越复杂，传统的管理方法已难以应对。Agentic AI框架的出现，为电信运营商提供了一种有效应对这一挑战的途径，有望引领行业进入网络智能化的新阶段。
