从“专家+工具协同运维”到“智能体自主运维”，AI赋能中国移动核心网运维数智化转型

通信世界网消息（CWW）人工智能技术正在深刻地改变着世界，“AI+”在越来越多的垂直应用场景落地，展现出改变产业形态和竞争格局的能力。面对核心网维护工作负荷重、技术门槛高和SLA要求高的现状，中国移动积极探索人工智能技术与核心网运维深度融合，以价值为驱动，以流程优化为切入点，以自动化为根基，以AI技术为创新引擎，以数据为新生产要素，打造端到端流程全自动的数智运维“流水线”。随着大模型和智能体的部署应用，核心网运维模式从传统的“专家+工具协同运维”逐步转变为“智能体自主运维”。目前，核心网运维智能体已在中国移动浙江、广东、上海、河南、青海等10余个省份的生产流程中发挥关键作用，效率提升60%以上。

中国移动致力于打造最佳核心网，目前已建成全球规模最大的云化、虚拟化5G SA核心网，4G/5G融合核心网云化比例达到100%，按八大区模式进行集中化部署和运维，充分发挥集约化运营优势。为了运营好全球网络规模最大、结构最复杂的云化核心网，中国移动自主研发了核心网工作台Falcomm，协同厂家运维智能体系统（如华为ICNMaster MDAF），围绕核心网运维流程中的关键痛点，推出投诉处置、故障处理、操作配置和故障抢通等多种运维智能体；将流程上以往“孤军奋战”的每个AI小模型统筹协调，使其既能各司其职，又能协作互补，有效消除了流程中的断点和卡点，实现了核心网运维功能的全流程自动化，重塑既有运维模式。

为了推动运维智能体技术和实践的创新落地，中国移动启动了“点金行动”，并通过在各省组织“赛马机制”激发实践创新热情，以先锋省份引领，并逐步推广至全国，持续赋能核心网低成本、高效、高质量运营。目前，投诉处置智能体、故障处理智能体、操作配置智能体和故障抢通智能体“四大智能体”已在浙江、广东、河南、上海和青海等10余个省份部署应用，重塑传统运维流程。这相当于为每个省份新增了大量经验丰富的数字员工，借助新质生产力，问题处理效率和业务开通效率大幅提升；同时网络可靠性也得到增强，在故障处理、投诉处置等多个运维场景已率先达到L4级高阶自智，推进网络低成本高效运营，持续引领产业发展。

投诉处置智能体重塑投诉处理流程，使能投诉工单自动闭环

一直以来，业务的投诉处置是难点，信令分析是问题处理最关键的手段之一，也是技术难度最大的环节之一。传统的投诉工单处理流程涉及大量专家操作，门槛高、耗时长。投诉处置智能体基于大语言模型和信令专业模型，通过核心网工作台Falcomm与厂家系统的协同，自动完成投诉的分类、投诉问题的基础分析定界和信令问题的解析定位，并将分析结果自动回填工单，投诉工单处理时长从14.6小时缩短到5小时，新手工程师也能在智能体的辅助下完成复杂的信令分析工作。

故障处理智能体重塑告警处理流程，使能告警工单自动闭环

传统核心网告警处理主要依赖专家和工具，处理低效，若重要告警不及时处理容易导致故障影响扩散，威胁到网络的可靠性。故障处理智能体通过上下系统之间的协同，在接收到告警后可以自动生成处理该告警的思维链，并自动选择API或者工具进行查询和分析；分析完成后自动给出结论和下一步建议，并通过核心网工作台Falcomm自动回填到工单上。核心网告警平均分析时长从1.5小时缩短至0.2小时，结果准确率达到90%以上。

操作配置智能体重塑业务开通流程，使能业务快速安全上线

在物联网业务开通中，存在严重依赖人工的问题，人力消耗占比达80%，且技能要求高、业务开通时间长，不能满足业务敏捷上线的需求。操作配置智能体的引入实现由工单自动生成配置脚本，并结合冲突检测保证脚本准确，新业务上线周期从4周缩短到1周，助力打造超2000个“5G+智慧工厂”，推动了数字经济发展。

故障抢通智能体重塑故障恢复模式，使能业务快速抢通

业务故障修复面临的主要挑战是：现网场景复杂且实际根因五花八门、难以预测，造成定界困难。故障抢通智能体基于核心网工作台Falcomm，通过自然语言交互精准识别专家诊断意图并做出响应，支持秒级输出受损网元列表和倒换建议清单；快速触发对应场景的一键容灾，最大程度地缩短业务抢通时长，同时依托多维数据聚类分析能力实现快速辅助定位。典型故障场景下，将MTTR由原先的40多分钟缩短至15分钟。

近年来，中国移动始终坚持做 好网络运维领域的技术创新引领者、应用实践探索者和产业协同贡献者，目前已成功获得TM Forum颁发的ANL和高稳等级测评证书。面向未来，中国移动将加大在大模型和智能体等AI技术方面的投入，引领技术突破。针对当前单智能体和单模型存在的局限性，中国移动联合华为等厂商积极进行技术探索和应用。目前正在进行核心网故障处理智能体和网络云故障处理智能体协同方案的创新，以有效应对云网环境中复杂的跨层问题，实现自动化根因分析。同时，中国移动还联合华为发布了业界首个MoM（Mixture of Models）快慢混合模型架构，对“快思考”模型（如通信专业大模型、信令专业大模型）与“慢思考”模型（如DeepSeek、Qwen等）进行智能调度与协同推理，从而在分析效率与精度之间达成最优平衡，持续提升智能体在不同运维场景下的适用性。此外，针对核心网其他运维场景，推出更多智能体（如核心网KPI劣化分析智能体），并加速推广落地，全方位赋能核心网运维生产流程，加快实现核心网L4级高阶自智。