AI赋能数字基础设施：ICT智能体的技术突破与建设指南

数字化及AI数字化及AI解决方案领导者ICT智能体的技术突破与建设指南中国信息通信研究院云计算与数字化研究所2026年7月 11.1全球智能化浪潮：AI从技术工具向核心生产力的跃迁 11.2产业重构：AI驱动ICT价值链的深度变革 21.3挑战与痛点：传统ICT运维管理的复杂性危机 41.4破局之路：从传统ICT到ICT智能体的发展路径 5 72.1ICT智能体统一开放协同建设愿景 72.2ICT智能体内涵与特征 92.3ICT智能体关键能力 3.1L1工具级 3.2L2助手级 3.3L3工程师级 3.4L4群体协同级 4.1数据中心 4.2数字园区 24.3广域网 25 5.1技术融合与能力升级：从单点智能向多智能体协同演进 5.2全场景渗透与价值深化：从垂直应用走向产业生态重构 5.3安全治理与生态构建：从被动防御转向主动智能防护 案例一：某大型运营商基于AI技术的数据中心智能化运维实践 案例二：某汽车制造企业深度融合AI智能体，构建园区网络的智能运维体系 38案例三：某交通厅基于AI技术的智能安全运营实践 40三是商业模式价值升维，催生“Token即服务”的生态新格局。人工智能的爆发彻底颠覆了传统ICT产业以基础算力租赁为核心的商业逻辑，产业链的价值正快速向模型能力与智能服务层转移。一方面，以Token计费、按需API调用以及“Token即服务”为代表的新型计价模式日益普及，将原本高昂的固定算力投资转化为灵活的弹性支出，极大降低了企业智能化部署成本。另一方面，ICT服务商正从基础设施提供商加速向全栈AI云专业技术服务商转型，通过打通从算力供给、数据治理到行业专属大模型工程化交付的端到端服务闭环，构建起全方位综合性当前全球ICT基础设施的规模与复杂度正经历指数级的爆发，为传统基于规则预面与合规盲区。随着5G、云计算以及微服务等技术的发展，网络管理系统的复杂性和技术组件的多样性大幅增加，面对配置海量化、架构异构化、排障复杂化与响应滞后化交织的严峻挑战，传统的运维方法已经无法应对海量的操作数据。由此，引入具备全栈感知、自主决策与闭环执行能力的ICT智能体，已成为保障数字基础设施高质、安全、可持续发展的必经之路与迫切需求。框架以意图驱动方式实现跨域自动化修复，将平均处置时间缩短约50%;新华三等高可靠性场景。二是从云平台向下延伸。微软2025年发布的NetworkOperationsAgent将Azure云侧Age驱动多域网络自治。三是以纯软件平台横向三种模式的差异在于Agent与底层设施的耦合程度。基础设施模式追求极致闭环多模态数据接入与时序预测算法，实现7*24小时的全天候、全链路智能化巡检。数据底座：ICT智能体不依赖泛泛的通用语料，其核心数据底座高度聚焦于高质量的ICT运维经验数据。这既包括设备厂商长期沉淀的产品机理与排障基线，更深度融合了客户现场实际运行中产生的海量多模态遥测数据、设备日志与告警信息。模型应用：在模型架构上，ICT智能体全面采用“多模共治”的创新路线。它依据具体的私域场景需求自主动态编排与路由多种模型，通过聚合多种模型的能力来实现最优的场景落地效果。驱动内核：ICT智能体高度场景化，其一切能力的构建均紧密围绕网络配置下发、①GB/Z35.100-2026人工智能智能体互联第4部分：智能体描述[S].北京：中国标准出版社，2026.跨域故障定界、算网资源动态调度等真实的ICT业务痛点展开，确保技术势能转化为实实在在的运维效能。专属工具：区别于通用智能体，ICT智能体深度内化了ICT专有知识库以及专属运维工具，为其在数字基础设施世界中执行复杂决策提供了专业、精准的物理“抓智能体的建设以“统一、开放、标准、协同”为核心理念，核心愿景是构建具备其本质是打破ICT各领域的数据孤岛与系统壁垒，实现云、网、安、算、存、端全要素资源的一体化管控、高效协同与价值最大化，为ICT全生命周期管理提供智能化技术底座。从实现路径来看，四大核心理念的落地呈现明确的层次：在统一入口层面，以AI助手作为ICT智能体的知识查询、故障处置等核心需求，实现一站式接入，替代传统多工具、多入口的零散操作模式，从源头降低运维门槛、提升操作效率，这也是ICT智能体面向用户的核心交互支撑。能力，各阶段能力相互衔接、层层递进，形成完整的能力体系，具体可分为以下五大类，均结合行业实践数据与技术标准，确保能力描述的严谨性与可验证性：规划阶段关键能力，核心是解决规划效率低、出错率高、贴合度不足的痛点，主要包括需求分析辅助、方案规划辅助、设计文档生成、典配参考等。该能力可基于ICT业务需求与现有资源状况，结合多种常见网络典配指导，辅助生成规划方有效降低规划难度与出错概率，确保规划方案的合理性与可行性，为后续建设阶L2助手级是ICT智能体的进阶阶段，核心呈现“局部闭环，人类决策”的特点。该阶段智能体的核心能力体现在简单任务自理与全维度成因分析。针对特定域内的常规ICT运维任务，智能体可实现自动执行与初步闭环。一旦任务受阻或系统出现异常，智能体能够迅速拉通多维数据，对引发错误的所有潜在因素进行全面深度剖析，并输出系统性的分析结果与可能性排查清单。思与强化学习机制，智能体能够对处置全链路进行复盘，持续优化自身的诊断模型与解决方案库，实现核心能力的自我迭代。此阶段智能体接管了绝大多数的分析、决策与闭环执行工作，只有在智能体穷尽其所能推演及生成的所有解决方案，且尝试后问题依然无法解决的极端场景下，流程才会流转至人工环节。人类专家仅负责处理超出智能体当前能力边界的终局操作，这极大释放了高阶专家的核心生产力，ICT智能体运维步入智能驱动的新范 (工具级)向L2(助手级)全面跃迁，且L2阶段正加速实现规模化商用的发展阶4.1数据中心该方案旨在重构数据中心的管理范式，构建以“云-网-安-算-存”全栈智能体为核心的数字化解决方案，实现从物理设备到云原生应用的全域感知、智能决策与自动化执行。●运维系统：打破系统孤岛，基于数据中心统一运维软件平台，赋予各子场景专业的AI智能体，实现多智能体协同决策的集智效应与跨层、跨域的深度融合联动(一)智能预测息会呈现规律性，预测系统每天定时收集一次硬盘信息，在存储节点上容器化部署硬盘故障预测模型，依据硬盘信息精准计算硬盘健康度，对低于60分位的硬盘进行告警提示。(二)故障诊断ICT智能体围绕故障全生命周期构建端到端闭环能力。依托多维数据分析能力，系统对全域运维数据进行主动协同分析，实时匹配典型故障特征，实现故障分钟级主动感知。在诊断环节，基于排障知识图谱快速匹配排障逻辑，将定界分析压缩至分钟级，精准定位根因。基于联合诊断决策，系统自动生成修复建议及配套脚本，支持一键式执行修复，构建端到端的无缝闭环。(三)告警分析降噪数据及RAG知识库(设备知识库、历史案例、运维SOP),输出包含根因定位与(一)智能巡检通过构建巡检智能体实现运维模式从被动响应到主动预防的升级。智能体支持自(二)知识问答通过构建运维知识中枢实现7×24小时自助服务。用户可通过多模态交互与精准意图识别，结合数据中心产品专业知识库，提供标准化精准解答，有效释放高级工程师精力并沉淀隐性运维经验。(三)配置辅助分析处置建议、编写处置剧本、创建工单并执行动作，最终生成处置报告，将风险响应流程缩短至分钟级，编排效率大幅提升。(二)智能体防护③智能体行为审计：实现全程可追溯。AI行为审计持续检测智能体部署环境与调用动作，发现偏离目标的异常行为；Al日志审计完整记录智能体与工具的交互日志，确保可追溯性，有效检测规避安全策略的命令链式调用；智能体沙箱采用隔离执行环境，防止AI工具滥用影响生产系统；容器安全对容器化、虚拟化部署的智能体进行东西向隔离，统一管控。4.2.1ICT智能体数字园区解决方案针对园区网络终端异构性强、接入规模扩大及应用场景复杂的痛点，以及传统网络运维中存在的被动响应、管理分散及服务质量不均衡的问题，方案以基于意图的网络管理为核心，融合有线无线一体化智能运维体系，聚焦用户用网体验，打业务高效协同。依托AI大模型重构智能运维体系，升级智能排障、巡检、配置、优化能力，推动运维从被动处置向主动预判、智能自愈转型。与可靠性。②无损漫游优化：利用AP连续组网优势，由AP间相互扫描识别周边邻居AP的工作信道，形成精简信道集合，再通过端管协同告知终端，避免终端全量信道扫描(耗时从秒级缩至毫秒级),提升漫游切换及时性。同时，AGV终端切信道扫描前会通知AP暂停下行发包并缓冲报文，扫描完成后通知AP恢复发送，确保扫描过程中不丢包，既解决全量扫描延误漫游的问题，又避(二)企业办公场景应用质信道，为机密沟通、研发协同等核心业务设置最高传输优先级，在分析组件中单独展示VIP业务数据，全方位保障VIP用户接入、移动办公不中断及核心业务高效推进。构建分级保障、意图驱动、主动预判的智能运维能力，实现网络资源优保障核心人员、关键业务网络零中断、体验零波动。③办公卡顿痛点：随着办公逐渐区域移动化、云化的方式，网络的覆盖不连续、性能容量低、稳定性差等问题也日渐显现。办公区上网速度慢，研发大文件传输耗时久；音视频会议频繁卡顿、音画不同步，影响协作效率；移动办公时终端漫游易掉线，跨区域办公体验割裂；高密场景(会议室、展厅、食堂)下多终端并发时，网络拥塞严重，业务响应延迟明显。针对802.1x、PortalIPv4、Portal无感知、穿越网络地址转换(NetworkAddressTranslation,简称NAT)的Portal认证、哑终端认证等典型场景，引导运维人员按业务意图选择认证方式，自动生成标准化配置脚本。支持批量下发配置到交换机、AC、防火墙等设备，自动完成配置合规性校验，对冲突或错误配置实时告警并提供回滚方案。自动适配MAC认证、免认证域、NAT穿透策略等关键参数，减少人工调试，通过构建涵盖意图解析、配置生成与策略执行的控制框架，该方案有效控制了网络准入部署的复杂程度，并提升了系统的整体可靠性。4.3.1广域网面临的运维挑战面对日益复杂的网络拓扑与呈指数级增长的算网流量需求，传统广域网运维管理模式的局限性逐渐暴露，正面临以下四大核心挑战：二是资源调度机制僵化制约体验保障。传统广域网的流量调度大多基于静态策略，缺乏对链路状态和业务服务等级协议(SLA)的实时动态感知能力。当面对AI“大象流”与视频会议等敏感业务混合并发时，静态策略或将引发关键业务体验受损或优质链路资源被无效占用等问题，使得带宽利用率与用户体验保障难以两全。三是静态规划模式推高建设运营成本。广域网的规划高度依赖专家经验进行静态预估，这种模式难以精准匹配智能业务快速增长和波动的需求，导致出现投资过度造成浪费和规划滞后成为业务瓶颈等问题。四是安全威胁演进暴露防御短板问题。广域网具有巨大的安全暴露面，随着网络攻击手段的不断翻新与AI武器化，DDoS攻击、高级持续性威胁(APT)等新型安全威胁层出不穷。传统基于边界的安全防御模式难以应对现代网络攻击的复杂性和突发性，对安全事件的响应滞后大幅提高了业务中断的风险。智能广域网解决方案体系架构整体分为三层立体化布局：调优、安全等多个专业智能体。各专业智能体在各自域内实现“感知一决策一执行”的自智闭环，并通过智联总线(MasterLink)进行跨域协同与信息共享。这种多智能体协作机制形成面向广域网全场景的群体智能，是整个方案的“大脑”。三是业务平台及应用层。该层通过意图接口与企业ERP、视频会议系统、算力调度平台等上层业务平台系统实现无缝对接，能够精准理解业务意图，实现根据视频会议日程提前保障带宽，或根据算力中心负载动态调整算间流量路径等任务，全面构建“业网联动”模式。4.3.3智能广域网运维价值场景智能广域网解决方案围绕故障的全生命周期，构建了端到端的自愈闭环能力，显著提升了网络的韧性和抗风险能力。①价值场景一：故障预测与主动预防挑战：传统模式难以提前感知光模块老化、链路误码率升高以及设备性能劣化等隐患问题，往往在故障发生后才被动处理。解决方案：依托智能基础设施的原生感知能力，网络智能体能够实时采集光模块状态、链路质量及设备性能等多维数据。通过内置的故障预测模型，智能体能够提前识别潜在风险，并提前触发预警或自动优化策略，实现故障主动预防。方案价值：扭转传统网络被动响应的滞后局面，构建网络的主动免疫系统，提升②价值场景二：故障智能诊断与自愈挑战：传统依靠人工排查的模式导致平均故障修复时间(MTTR)长达数小时，业务恢复过程缓慢且给企业带来巨大经济损失。通过关联告警、日志、流量及性能数据，结合行业知识图谱与故障思维链的逻辑推演，实现故障分钟级感知、根因定位与自动修复，并自动生成最优恢复方案，联动设备实现分钟级闭环修复。方案价值：大幅缩短MTTR,推动广域网实现故障自愈、无人值守的运营状态。导致关键业务体验受损。解决方案：网络智能体通过意图接口与上层业务平台实现“业网智联”。在业务运行期间，智能体能实时监测应用流量的时延、抖动和丢包率，并动态调整网络保障策略，确保业务全程流畅无卡顿运行。解决方案：网络智能体与计算智能体深度融合，构建算网协同调度系统。通过实时感知各算力中心的负载状态和跨算力网络节点的链路利用率，为流量动态计算出最优路径，实现整网链路的负载均衡与协同调度。方案价值：实现算力资源与网络资源的最优匹配，为“东数西算”等国家战略提供关键的技术支撑。构建数据驱动智能规划，使能广域网极简运营解决方案：规划智能体能够直接接收用户的意图输入，基于用户意图结合现网资方案价值：缩短网络规划周期，降低建设与投资风险，实现广域网建设的精准投资与敏捷建网。方案价值：提升网络变更效率与可靠性，降低人为配置风险，推动运维标准化与①价值场景一：威胁主动预警与智能联动方案价值：该联动机制将传统的被动防御升级为主动协同防御，显著提升了广域网的整体安全韧性。②价值场景二：动态自适应加密与策略调优展望未来，随着大模型技术的底座能力不断向垂直行业下沉，ICT智能体的演进将迎来从单点、单模态智能向全局、多智能体协同的系统性跨越。在这一阶段，ICT智能体将突破单一预训练模型的性能与知识边界，通过底层技术架构与协作范式的深度重构，逐步实现场景的接管与控制，加速向高度自治的ICT运营大脑迈进。整体来看，未来的技术融合与能力升级将呈现从功能Agent到领域Agent再到场景Agent的演进路径。随着人工智能技术的持续演进与规模化落地，ICT智能体正跨越传统IT底层运维的边界，加速向更广阔的业务运营层渗透。其定位已逐渐超越单一的系统维护工具，转而作为关键技术要素参与实际业务流程的构建与优化。通过与行业核心场景的深度交织，智能体将重塑产业价值链，推动数字生态向全场景、高协同的方在商业应用层面，ICT智能体将加速向业务运营渗透，全面重构开放协同的产业新生态。未来，ICT智能体将打破技术与业务的壁垒，实现向政务、医疗、教育等垂直行业核心生产环节的全面渗透。通过深度学习与沉淀各领域的行业Know-how,有的提示词注入、越权访问与恶意数据诱导等新型安全威胁，ICT智能体必须从算法底层夯实防御基石。通过引入动态对抗训练、意图清洗过滤以及输入/输出的双这确保了智能体在面对复杂的外部交互时，仍能坚守行为底线，从根源上防止核心网络资产与敏感数据被非法窃取或越权调用。因此，安全治理必须建立细粒度的权限分级管控体系与“人机回环”审核机制，指令处理中强制加入人工复核节点。这种机制在大幅释放系统运维效率的同某省级通信运营商承担着区域内移动通信、固定宽带、数据中心、政企专线及物联网等全域网络的建设与运维保障工作。随着网络规模持续扩大、业务复杂度不断提升，传统依赖人工经验的运维模式已难以满足高质量运营与客户体验保障的要求。该运营商亟须通过引入AI技术实现运维模式的智能化升级，以支撑全网业务的高效运转。对于该大型运营商而言，当前网络设备数量庞大、多专业域系统分散，日常运维1.实现全网多源运维数据统一接入、治理与共享；2.通过AI算法完成告警智能收敛、降噪、聚类与根因定位；5.沉淀运维知识与经验，形成可复制、可推广的智能运维能力。基于上述建设目标，依托运维大模型、ICT知识库、AI平台等底层技术，该运营商构建了全方位的运营商ICT智能运维解决方案体系。整体实践主要围绕数据中心运维与安全运营两个视角展开：引入ICT大模型作为数据中心的“运维大脑”,实现数据中心运行设备资源智能查询、智能告警聚合、根因分析、运维典型配置指导辅助、运维软件菜单智能导航、ICT运维/产品知识智能问答辅助、智能巡检、智能健康分析、智能报告生成2、Al+数据中心安全运营：总结与成效降低了冗余告警的干扰；故障平均定位