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華為基于MoM的多智能體協(xié)同系統(tǒng)使能核心網(wǎng)高穩(wěn)L4

全球TMT ? 來源:全球TMT ? 作者:全球TMT ? 2025-12-22 18:05 ? 次閱讀
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深圳2025年12月22日 /美通社/ -- 在日益數(shù)字化的時代,現(xiàn)代生活與經(jīng)濟(jì)活動都高度依賴于網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性直接關(guān)系到公眾的"數(shù)字幸福感"和"社會參與感"。核心網(wǎng)作為網(wǎng)絡(luò)的大腦,一旦業(yè)務(wù)中斷會影響到數(shù)千萬用戶,給社會帶來難以估量的影響,核心網(wǎng)穩(wěn)定性至關(guān)重要。華為ICNMaster MDAF解決方案基于MoM (Mixture of Models混合模型架構(gòu))、多智能體協(xié)同和網(wǎng)絡(luò)孿生技術(shù)構(gòu)建智能高穩(wěn)體系,實現(xiàn)隱患提前預(yù)防,快速故障修復(fù),分鐘級業(yè)務(wù)恢復(fù),助力全球運營商加速邁向高穩(wěn)L4,保障用戶業(yè)務(wù)連續(xù)性體驗。

5G和云化技術(shù)的演進(jìn)帶來豐富業(yè)務(wù)的同時,軟硬件解耦、多代際共存、代際間接口復(fù)雜、信令浪涌沖擊、傳輸網(wǎng)絡(luò)故障、數(shù)據(jù)中心故障等都對核心網(wǎng)電信級可靠性帶來了巨大挑戰(zhàn)。據(jù)GlobalData統(tǒng)計,42%的運營商在過去三年內(nèi)都發(fā)生過核心網(wǎng)業(yè)務(wù)中斷,且中斷次數(shù)逐年增加,引發(fā)業(yè)界廣泛關(guān)注。為了牽引全球運營商逐步提升核心網(wǎng)的可靠性,TM Forum發(fā)布了核心網(wǎng)高穩(wěn)測評標(biāo)準(zhǔn),目前已經(jīng)有數(shù)十家運營商參與測評,核心網(wǎng)可靠性提升已然成為產(chǎn)業(yè)共識。為了滿足全球運營商對核心網(wǎng)高穩(wěn)的需求,華為發(fā)布了ICNMaster MDAF智能高穩(wěn)體系,在前期發(fā)布的"故障管理智能體"、"投訴處置智能體"等單智能體基礎(chǔ)上進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,突破性引入MoM混合模型架構(gòu),多智能體協(xié)同技術(shù),智能體與網(wǎng)絡(luò)孿生協(xié)同技術(shù),實現(xiàn)問題自動化閉環(huán),降低事故發(fā)生概率,實現(xiàn)業(yè)務(wù)分鐘級恢復(fù),使能核心網(wǎng)高穩(wěn)L4。

從"單模型架構(gòu)"到"多模型架構(gòu)":MoM混合模型架構(gòu)相對于傳統(tǒng)的單模型架構(gòu)可以實現(xiàn)場景突破,充分整合了專業(yè)大模型快思考和DeepSeek等推理類大模型的慢思考優(yōu)勢,通過智能模型分流路由框架動態(tài)分配任務(wù):常規(guī)、高頻事件由快速、精準(zhǔn)的模型即時處理,而需要深度推理的復(fù)雜異常情況則分配給推理模型。這確保了既能對常見問題做出閃電般的響應(yīng),又能對復(fù)雜故障進(jìn)行深入推理,實現(xiàn)效率和精度優(yōu)化。

從"單智能體自動化"到"多智能體協(xié)同自閉環(huán)":傳統(tǒng)單智能體僅能實現(xiàn)單個場景的自動化,場景之間是割裂的,多智能體協(xié)同技術(shù)可以將多個單智能體有序的聯(lián)合起來,并進(jìn)行智能體編排,沖突決策等,智能體的恢復(fù)動作還會通過網(wǎng)絡(luò)孿生系統(tǒng)進(jìn)行校驗,確保修復(fù)措施在作用于現(xiàn)網(wǎng)之間是準(zhǔn)確有效的,最終實現(xiàn)"感知-分析-決策-執(zhí)行"自閉環(huán)。

華為ICNMaster MDAF基于MoM的多智能體協(xié)同高穩(wěn)方案不僅僅是一次升級,更是邁向完全自治網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵一步。它使運營商能夠提供的不僅僅是連接,更是面向未來的、具備韌性、智能的數(shù)字化基石,不僅成功破解了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定與運營效率的長期矛盾,更標(biāo)志著電信行業(yè)的運營模式開始從以網(wǎng)絡(luò)為中心向以用戶為中心進(jìn)行根本性戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,該系統(tǒng)所驗證的"智能體+數(shù)字孿生"協(xié)同范式,為未來全自動駕駛網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)奠定了堅實的技術(shù)與實踐基礎(chǔ)。

審核編輯 黃宇

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