据GoogleCloud 2025年《电信行业AI投资回报率报告》显示，67%的电信企业已在至少一个业务场景中实现AIAgent的投资回报，56%的企业已将Agent投入规模化生产，其中43%的企业部署场景超过10个。在中国，这一趋势更为显著，中国电信与中国信通院联合发布的《2025年政企行业智能体（Agent）研究报告》指出，AIAgent已成为电信行业数字化转型的核心载体，正从单一服务场景向网络运维、运营管理、营销服务等全链条渗透。然而，面对层出不穷的技术概念和分散的应用信息，很多从业者和研究者始终困惑：电信行业Agent究竟有哪些成熟落地案例？不同场景下的实施路径和成效如何？本文将基于权威报告数据和三大运营商、头部科技企业的真实实践，从核心场景、技术方案、成效数据三个维度，全面拆解电信行业Agent的标杆案例，呈现最完整的行业应用图景。

一、电信行业Agent的核心价值与发展现状

1.1电信行业Agent的定义与技术架构

电信行业Agent是基于大模型、自然语言处理、RPA等技术构建的智能体，具备自主理解需求、拆解任务、调用工具、执行闭环的能力，能够在无需人工持续干预的情况下完成特定业务流程。其技术架构通常分为四层，底层为模型层，依托通用大模型或行业垂直大模型提供基础认知能力；中间层为能力层，整合NLP、OCR、语音识别等专项技术和RPA、API调用等工具能力；平台层负责Agent的开发、部署与管理，支持多场景适配与敏捷迭代；应用服务层则针对电信行业具体需求，形成可直接落地的场景化解决方案。

1.2电信行业Agent的核心应用价值

在电信行业高并发、高复杂、高安全要求的业务特性下，Agent的价值主要体现在三个维度。降本方面，通过承接重复性、规则性工作，减少人工投入，据中国信通院测算，电信行业Agent平均可降低运营成本30%-50%；增效方面，Agent具备7×24小时不间断工作能力，响应速度较人工提升5-10倍，大幅缩短业务处理周期；提质方面，通过标准化流程执行和精准的知识匹配，降低人为差错率，提升服务一致性和客户满意度。GoogleCloud的调研显示，部署Agent的电信企业中，72%表示客户投诉率下降，68%实现了业务处理效率的显著提升。

1.3电信行业Agent的发展阶段与趋势

当前，电信行业Agent已从早期的单一任务机器人（如智能客服问答），进入多智能体协同、全流程自动化的新阶段。三大运营商均已完成Agent技术布局，中国电信推出星辰MaaS平台，支撑80多个行业大模型和20多个智能体应用；中国移动灵犀智能体1.0已服务超8亿人次，月活用户突破6000万；中国联通打造“元景万悟”智能体开发平台，支撑超7000个智能体构建。未来，随着大模型技术的迭代和行业数据的积累，Agent将向更深度的人机协同、更复杂的任务处理、更全面的场景覆盖方向发展，成为电信行业数智化转型的核心引擎。

二、电信行业Agent典型应用场景案例拆解

2.1客服服务场景：从“人工响应”到“无人化闭环”

客服服务是电信行业Agent应用最成熟的场景，核心解决传统客服“效率低、差错高、培训周期长”的痛点，实现从咨询、办理到投诉处理的全流程智能化。

中国电信山西公司构建的智慧10000客服中心，是客服场景Agent应用的标杆案例。该中心整合智能客服机器人、数字人客服、智能座席助理等多类Agent，形成全渠道协同的服务体系。智能客服机器人覆盖查询账单、宽带报修、投诉申告等327个常见场景，通过微信公众号、APP等多渠道嵌入，仅2025年上半年就累计提供145万次服务，覆盖79.8万用户。数字人客服融合OCR识别、活体检测等技术，具备语音和文字交互双重优势，可提供查话费、宽带报修等十五项热门场景服务，上半年累计服务24.45万次，其中核验类场景占23.19万次。

在核心的10000热线服务中，山西电信通过大模型驱动Agent升级，构建“标签识别-需求预判-策略推荐”全链路体系。智能IVR借助多模态感知技术，实现236个高频业务“无人化闭环”，本机来电用户可跳过信息核验直达服务节点，高频需求用户享受入口置顶服务。“话务小结”功能自动生成标签，“自动建单”实现语音转写与字段填充，人均节省工单录入时间65秒。针对人工座席，山西电信自主研发智能座席助理系统，融合NLP与知识图谱技术，提供知识实时推荐、服务流程统一、异常实时预警等功能，优先覆盖查话费、查账单等5大高频场景，场景激活成功率达96.34%，调用量占人工接话总量的32%。该系统上线后，客服人员单通通话时长缩短10-20秒，服务解释差错率降低5%，新员工培训周期直接减半。

安徽电信则聚焦语音交互体验升级，采用“昇腾算力+自研标训推平台+国产智能体平台+国产模型”方案，在关停复机、宽带故障、宽带移机、流量包办理等场景实现“端到端机器人全自助”。通过提升ASR转写能力，姓名与手机号码识别准确率超过90%；构建关键信息提取智能体，实现身份证号、手机号等信息的精准解析与纠错，提取成功率超90%；打造专属场景应答智能体，在宽带故障场景嵌入17项自动诊断能力与22项专家级排障知识库，日均服务量超8000次，处理成功率达90%；创新引入超拟人TTS技术，实现从“机械腔”到“类真人”的语音跨越，响应速度低于0.3秒。该方案已在安徽全省16个地市全面上线，月均服务量30万次，话务员人均服务效能提升8%。

2.2网络运维场景：从“被动抢修”到“主动预测”

电信网络作为核心基础设施，具有设备多、厂商杂、拓扑复杂、7×24小时可用性要求高等特点，传统运维依赖人工监控和经验判断，难以应对海量告警和复杂故障。Agent的引入，实现了网络运维从“被动响应”向“主动预测”“自动化处理”的转型。

某省级电信运营商基于Dify工作流编排能力和RAGFlow知识库，构建了传输网络智能故障预测与自动化运维Agent，成为网络运维场景的典型实践。该运营商的传输网络覆盖全省21个地市，包含核心节点15个、汇聚节点120个、接入节点800余个，承载5G基站回传、数据中心互联、企业专线等关键业务，涉及华为、中兴、烽火等多厂商的OTN、PTN/SPN等设备，对可用性要求达99.99%以上。

该Agent整合网络监控中心（NMC）、性能管理系统（PM）、故障管理系统（FM）等6个核心系统的数据资源，通过标准化接口实时采集光功率、误码率、时延等关键性能指标。在故障预测环节，Agent基于时序数据库存储的历史数据，通过异常检测引擎识别性能指标的异常波动，提前预判光纤老化、连接器污染等潜在故障，平均预警时间较人工提前2-3小时；在故障处理环节，Agent通过告警关联与过滤技术，区分根因告警和衍生告警，避免告警风暴，同时调用RAG知识库中的专家方案，自动生成故障处理流程，对于简单故障可直接触发自动化修复指令，复杂故障则将分析结果和处理建议推送给运维人员。该Agent部署后，网络故障平均修复时间缩短40%，运维人员工作效率提升50%，网络可用性进一步提升至99.995%。

中国电信的工控智能体则聚焦高能耗行业的网络与生产协同优化，通过云网采控一体底座与工业大模型/工控智能体协同，实现生产经营跨系统全流程协同优化。该智能体已在多个高能耗行业落地，通过对生产设备与网络状态的实时监控和智能调度，不仅保障了网络传输的稳定性，还助力客户实现了能耗降低15%-20%的额外价值，体现了电信Agent跨领域协同的延伸能力。

2.3运营管理场景：从“人工操作”到“自动化协同”

电信行业运营管理涉及采购管理、资费核算、财务审核、工单流转等多个环节，存在大量重复性、规则性的手工操作，效率低且易出错。Agent通过流程自动化与智能决策能力，实现运营管理的提质增效。

实在智能的产品实在Agent在河北电信的运营自动化数字员工应用，成为该场景的标杆案例。该项目聚焦通信行业“高频操作、高错误率、高人力成本”的“三高”困境，依托实在Agent数字员工体系，在采购管理、资费核算等20余个核心场景完成部署。在采购自动取数场景，以往需要人工花费2小时完成的工作，如今由实在Agent数字员工10分钟即可完成，每年可节省745.55人天；在发票复核、账单查询等高频财务场景，Agent实现秒级响应，数据错误率近乎归零。该项目成功入选2025世界人工智能大会《“人工智能+”行业标杆案例荟萃》，已推广至河北全省11个地市，助力河北电信实现“数据流动-流程再造-生态升级”的进阶式变革。

实在智能的产品实在Agent之所以能实现复杂场景的深度落地，核心得益于三大技术优势。依托全自研的垂直流程大模型TARS及智能屏幕语义理解技术（ISSUT），实在Agent填补了国内流程自动化领域的技术空白，实现流程自动化场景覆盖率及流程构建效率10倍以上的跃升；平台已兼容40余种主流国产芯片、数据库及操作系统，通过工信部信通院安全认证，满足运营商对数据合规的严苛要求；当业务规则变动时，系统能借助大模型的快速学习能力，将传统RPA系统的部署周期从数周级缩短至数天甚至数小时，实现高效响应。

在全国范围内，实在智能的产品实在Agent已助力中国电信二十余省分公司打造“AI数字分身”，覆盖广东、内蒙古等南北各地。这些数字分身能够自动分配客户工单、导出和导入日月报数据，使一线员工办公效率大幅提升；在话费、宽带套餐办理等规则清晰的业务中，实现秒懂、秒批、秒办，改善用户办事体验。在受理客户可选包订购/退订工单场景，1名实在AgentAI助理可处理约2-3名业务人员的工作量，全流程自动化率达99%以上，员工仅需核验执行结果；在电信巡检流程中，实在Agent实现7×24小时值守，自动获取数据、告警信息并形成巡检报告，支持自动告警及关键数据动态展示，巡检效率提升10倍以上。

2.4营销服务场景：从“盲目推送”到“精准触达”

营销服务场景中，Agent通过用户画像分析、需求精准识别和个性化推荐，解决传统营销“覆盖窄、转化率低、用户反感”的问题，实现“服务即营销”的理念落地。

天翼云“云顶”AI赋能营销服务应用是该场景的典型代表，该案例成功入选联合国“人工智能向善:创新扩大影响案例集”。“云顶”深度融合ASR、LLM、RAG、AGENT等前沿技术，依托历史数据与问题改写技术，精准捕捉客户真实诉求，结合行为埋点数据与用户画像分析，动态匹配最佳实践。其创新引入的元评审AGENT，通过模拟人类思维对服务质量进行智能评审，反向驱动模型持续迭代优化，形成“服务-反馈-反思-进化”的良性闭环。在实际应用中，“云顶”使一线服务人员服务生产率提高24%，一线销售人员营销生产率提高15%，智能机器人7×24小时值守减少夜间人工值守30%；知识采编与质检从人工时代的按月执行、覆盖率10%，升级为AI分钟级处理、覆盖率100%，传统人力成本完全释放。

AI外呼机器人则成为电信营销的“智能沟通信使”，解决了重要信息传不到、用户需求接不住的痛点。某运营商通过AI外呼机器人开展套餐升级通知，针对流量经常不够用的用户，机器人会主动致电介绍流量加餐包，并帮用户算账对比性价比；对老套餐用户，精准推送升级福利，解答用户顾虑。相比人工外呼每天200通的工作量，AI外呼机器人每天可外呼800-1000通，是人工效率的6-8倍，该运营商套餐升级转化率因此提升40%，用户因“不知道优惠”错过福利的比例下降80%。在欠费提醒场景，AI外呼机器人在欠费初期主动致电，提供线上缴费链接、欠费缓缴等选项，针对老年用户提供专属引导，使运营商“欠费停机率”下降65%，相关投诉减少90%；在故障回访场景，机器人在维修后1小时内致电收集用户反馈，记录服务问题并推动整改，故障回访回收率从30%提升至85%，服务问题整改效率提升2倍。

三、电信行业Agent的发展趋势与挑战

3.1核心发展趋势

未来，电信行业Agent将呈现三大发展趋势。多智能体协同成为主流，不同场景的Agent将打破数据孤岛，实现跨领域协同，例如客服Agent接收用户故障投诉后，自动联动运维Agent开展故障诊断与修复，形成全流程闭环；国产化适配全面深化，随着运营商对数据安全和自主可控要求的提升，像实在智能的产品实在Agent这样具备全栈国产化适配能力的解决方案，将成为市场主流，目前实在智能已实现从软硬件基础、推理引擎到模型服务、智能体应用的全链路100%国产化；场景深度延伸，Agent将从当前的标准化场景，向更复杂的个性化场景拓展，如面向政企客户的定制化解决方案设计、复杂网络架构的智能优化等，进一步释放AI价值。

3.2面临的主要挑战

尽管电信行业Agent应用成效显著，但仍面临三大挑战。数据安全与合规风险是首要问题，电信行业涉及大量用户隐私数据和核心业务数据，Agent的大规模应用增加了数据泄露和滥用的风险，需要建立完善的安全管控体系；技术适配难度较大，电信网络涉及多厂商设备、复杂接口和异构系统，Agent需要具备强大的兼容性和适配能力，才能实现与现有系统的无缝融合；人才缺口问题突出，既懂电信业务又掌握AI技术的复合型人才稀缺，制约了Agent的深度应用和定制化开发。

四、结语

从客服服务的“无人化闭环”到网络运维的“主动预测”，从运营管理的“自动化协同”到营销服务的“精准触达”，电信行业Agent已全面渗透到业务全链条，成为运营商降本增效、提升核心竞争力的关键支撑。本文通过梳理三大运营商及头部科技企业的8大标杆案例，详细解析了Agent在不同场景的实施路径、技术方案和成效数据，其中实在智能的产品实在Agent凭借全栈国产化适配、强大的场景覆盖能力和显著的落地成效，成为电信行业智能化转型的实践标杆。

随着大模型技术的持续迭代和行业实践的不断深化，电信行业Agent将朝着更智能、更协同、更安全的方向发展，为数字经济与实体经济的深度融合注入强劲动能。对于电信企业而言，借鉴标杆案例的成功经验，结合自身业务痛点选择合适的Agent解决方案，将成为数字化转型的关键一步。