华为AgenticRAN架构深度调研报告

1. 架构背景与发展演进

1.1 演进路径

AgenticRAN是华为自智网络架构的最新演进阶段，经历了三个重要里程碑：

时间	架构版本	核心特征	自智等级
2022年	IntelligentRAN 1.0	引入移动智能引擎(MIE)，构建"单域自智、跨域协同"框架	L2-L3
2024年	IntelligentRAN 2.0 (HANA)	推出高阶自智网络架构(HANA)，基于"感知-分析-决策-执行"闭环，发布业界首个数字人团队	L3-L4
2025年	AgenticRAN	发布RAN多智能体系统(RAN Multi-Agent System)，实现多智能体协同与联合决策	L4高阶自智

1.2 商用现状

截至2025年8月，华为无线智能化解决方案已服务全球66家运营商，覆盖超50万站点。首个数字人专家团队已在故障处理、网络优化、体验保障与节能等场景显著提升运营效率。

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2. AgenticRAN核心架构

2.1 设计理念

AgenticRAN架构基于"在AI真正发挥作用的地方用好AI"的理念，遵循三大关键原则：

• 有效性(Effectiveness)：基于特定场景和业务需求创新AI模型与算法，实现多场景泛化能力
• 可靠性(Reliability)：确保AI在无线网络中长期稳定可信运行，避免异常或幻觉，严格控制参数设置、数据隐私和网络安全
• 经济性(Cost)：考虑无线网络效率优先特性，分层分级引入AI能力，实现性能与成本最优平衡

2.2 三大创新方向

AgenticRAN架构包含三大核心创新方向：

方向一：Agentic Service（网络能力开放变现）

• 技术特征：将传统复杂的API调用转化为**意图即服务(Intent-as-a-Service)**模式
• 实现方式：运营商通过自然语言灵活编排多维网络能力，适配多样化场景和体验需求
• 商业价值：部署更简单、响应更灵活，显著缩短新业务上线周期，助力网络能力高效变现

方向二：Agentic AN（意图驱动的智能协同网络）

• 核心组件：
  • AGLink：多智能体协同接口，实现多个Executor Agent在Leader Agent管理下的高效协调
  • A2A-T接口：智能体间标准化接口，华为正推动其在TMF和3GPP标准化
• 技术特点：高可靠性、高安全性、隐私保护；网络优化意图可直接用自然语言描述，通过意图转译下发网络

方向三：Adaptive AI（自适应AI引入）

• 技术路径：采用自适应方式引入AI技术和算法
• 优化目标：持续提升无线通信谱效和能效，灵活使用时频空功资源，实现性能与效率最佳平衡

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3. 多智能体系统架构详解

3.1 智能体分类体系

AgenticRAN采用与TM Forum IG1251标准对齐的智能体分类：

层级	智能体类型	代表角色	核心功能
商业层	商业智能体	商业运营Agent	面向计费、销售、客服等商业运营场景
业务层	业务智能体/Copilot	投诉处置智能体、体验保障智能体	面向业务交付、体验保障、故障管理、投诉处置
网络层	网络智能体/Agent	故障管理智能体、网络优化智能体、节能智能体	面向单域故障、优化、节能等网络运维场景，实现单域自治

3.2 数字人专家团队（2024年发布）

华为在HANA架构阶段已孵化四类数字人专家，构成AgenticRAN的基础智能体：

数字人	英文名	功能定位	技术特点
无线现场维护工程师	FME Mate	故障诊断与现场维护	基于告警智能分析和无源器件智能感知，精准定位故障根因，人机交互引导现场工程师高效排障
无线网优工程师	NOEMate / Optim Spirit	网络优化	基于无线智能体与数字化站点，实现20%日常网优工单自闭环
无线体验保障智能体	AssurSpirit / Bit Mentor	体验保障	栅格级多维仿真完成差异化业务开通精准评估，分钟级自动优化保障用户体验
无线网络节能智能体	WatteSpirit	能效优化	利用数字孪生仿真迭代生成最优节能策略，实现全网全天候体验节能双优

3.3 AGLink多智能体协同机制

AGLink（Agent-to-Agent Link）是AgenticRAN的核心创新：

• 架构模式：Leader-Agent + Executor-Agent管理模式
• 通信协议：支持A2A（Agent-to-Agent）和A2A-T（Agent-to-Agent for Telecom）标准化接口
• 关键特性：
  • 高可靠性：确保跨域协同时的网络稳定性
  • 高安全性：严格的数据隐私保护机制
  • 隐私保护：符合电信级安全标准

注：华为正在推动A2A-T接口在TM Forum和3GPP标准化

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4. 与TM Forum标准体系的映射关系

AgenticRAN与TM Forum自智网络L4标准体系深度对齐：

TM Forum标准	标准名称	AgenticRAN对应实现
IG1339	L4高价值场景定义	支撑故障管理、投诉处理、网络变更、体验保障等20个高价值场景
IG1251C	L4目标架构	HANA架构实现"感知-分析-决策-执行"闭环，对应AgenticAN的意图驱动架构
IG1251D/E	智能体/多智能体架构	AGLink实现Leader-Agent与Executor-Agent协同，对应IG1251E的多智能体协同
IG150x	解决方案包	华为提供故障管理智能体、投诉处置智能体等具体实现，符合IG1501系列标准
IG1256	价值量化指标	支撑KBI（商业价值）、KEI（运营成效）、KCI（能力指标）三层指标体系

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5. 商用部署与成效

5.1 核心网智能体（ICNMaster MDAF）

华为发布的核心网智能体已被中国移动、泰国AIS、沙特stc等部署应用：

智能体类型	部署成效	提升指标
故障管理智能体	故障处理效率提升80%以上	自动诊断率90%，MTTR降低20-30%
投诉处置智能体	投诉处理效率提升60%以上	工单处理时长从14.6小时缩短至5小时
网络配置智能体	业务开通时长显著缩短	从4周缩短至1周

5.2 中国移动"暗灯运维"（Dark NOC）

华为与中国移动联合打造的端到端自智网络运维中心：

• 部署范围：广东、浙江等省份，涵盖移动承载网、无线网、核心网、家宽网
• 技术架构：基于通信大模型构建角色Copilot和场景Agent两类智能体
• 成效指标：
  • 维护效率提升30%
  • 平均故障MTTR降低30%
  • 工单总数下降42%
  • 故障排查耗时下降33%

5.3 泰国AIS实践

泰国AIS与华为合作启动L4创新研究：

• AI智能体覆盖：故障管理、投诉管理、网络能耗管理、新通话、个人业务体验保障管理
• 认证成就：2024年获得业界首个TM Forum官方L3认证（故障管理和投诉管理场景），DTW斩获5项Catalyst创新大奖

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6. 技术架构对比分析

6.1 AgenticRAN vs 传统架构

维度	传统网络	IntelligentRAN (HANA)	AgenticRAN
交互模式	固定API调用	意图接口	自然语言意图即服务
决策方式	人工决策	单智能体决策	多智能体协同决策
协同能力	烟囱式单域	单域自治+跨域协同	跨场景协同自智
架构特征	自动化	单域智能化	群体智能
对应等级	L2	L3	L4

6.2 AgenticRAN与学术AgentRAN对比

学术界（如Northeastern University X5G项目）也提出了AgentRAN架构，与华为AgenticRAN的异同：

特征	学术界AgentRAN	华为AgenticRAN
架构定位	开放RAN的AI原生控制框架	商用的RAN多智能体系统
控制层级	非实时RIC、近实时RIC、DU层	业务层、网络层、设备层
意图执行	基于LLM的自然语言转译	AGLink+意图转译
标准化	A2A协议	A2A-T接口（推动TMF/3GPP标准化）
应用场景	开放式6G网络研究	5G-A商用网络

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7. 总结与展望

7.1 核心创新价值

AgenticRAN代表无线网络智能化从单点智能向群体智能的跨越，其核心创新在于：

1. 架构创新：AGLink多智能体协同接口实现Leader-Agent与Executor-Agent的高效协调
2. 交互革命：从固定API到意图即服务，支持自然语言驱动的网络编排
3. 标准引领：推动A2A-T接口在TMF和3GPP标准化，促进产业生态成熟
4. 商业闭环：支撑TM Forum IG1256的三层指标体系，实现技术价值可量化

7.2 未来演进方向

根据华为发布的AI Core Network路线图，AgenticRAN的演进将延续：

• Phase 1（当前）：5G-A智能核心网，集成AI Agent增强网络能力
• Phase 2（未来）：Agentic Core，基于AIBA（AI-Based Architecture）架构，实现自主生成式网络，具备自优化和自运维能力

AgenticRAN不仅是技术架构的升级，更是网络运维范式从"人工驱动"向"智能体驱动"的根本转变，为实现AN L4高阶自智乃至L5完全自智奠定了坚实基础。

附录

随着业务越来越丰富，单场景智能体已经很难完全满足越来越复杂的多维运维目标场景，实现多智能体协同成为向高阶自智网络迈进的关键。2025年巴展，华为率先将多智能体系统架构引入移动通信领域，推出面向移动网络多智能体系统，该系统具备三大核心能力：

• 基于A2A-T的意图交互：通过业界首个面向通信行业的智能体间通信协议（A2A-T），使能精准的业务意图转译，实现垂直智能体间极简对接和新智能体极简生成。

  基于无线通信大模型的多智能体协同：首次引入包括开源模型、自研模型在内的多模型框架，通过联合训练与协作机制充分发挥各模型优势，提升RAN多智能体系统整体智能水平；各智能体之间通过华为创新的高速通信协议链路AGLink实现基于共享记忆池和知识库的实时信息同步与联合决策。

  基于无线数字孪生和专业知识库的高可靠：提出基于Agentic强化学习的RUSH（RAN Ultimate Suppression of
  Hallucination）机制，结合华为30年无线经验和知识库与机理模型，通过CoV-RAG和RDTS（无线数字孪生）实现对网络配置数据的精准仿真反馈和校验，从而最大程度消减幻觉。