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摘 要：大模型技術的廣泛應用使之成為提升網絡運營智能化水平的關鍵手段。大模型應用的高級形態從副駕駛（Copilot）演進為智能體（Agent），自主處理業務人員的意圖。探討了智能體的基礎架構和應用流程，分析了基于大模型的網絡Agent，與5G業務質量感知系統、網絡控制系統等協同，主動實現客戶體驗感知和優化的自動化閉環方案。
關鍵詞：大模型；網絡智能體；5G業務優化；閉環自動化
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.11.004
大模型是智能化提升的關鍵技術手段
1.1 大模型發展概述
2022 年底，由 OpenAI 發布的ChatGPT 引發了社會的廣泛關注，在“大模型+大數據+大算力”的加持下，ChatGPT 能夠通過自然語言交互完成多種任務，表現了多場景、多用途、跨學科的任務處理能力。ChatGPT引發了AGI（Artificial General Intelligence）的發展熱潮，國內外上百家公司競技基礎通用大模型，搶占人工智能產業制高點。美國OpenAI公司開發的GPT-4大模型是行業標桿，Google開發的Gemini支持100萬超長提示Token，Anthropic公司的Claude視頻生成能力突出，MetaAI開發的LLaMA以最強開源大模型著稱。國內百度公司的文心大模型、阿里云的通義大模型、科大訊飛的星火大模型、月之暗面的Kimi大模型是當前國內影響力最大、應用最廣泛的大模型。華為的盤古大模型以基礎大模型+行業大模型為主，深耕行業應用，清華智譜的GLM-4大模型、百川智能的百川大模型在開源方面走在前列。
大模型因其強大的語言理解、文本生成、邏輯推理、知識問答、代碼生成、數據分析、多模態能力，可在自動化生成文案、自動客服、人機互動、數據洞察、輔助決策場景有廣泛的應用。目前大模型的發展進入第2階段，重心由以基礎大模型錘煉為主的技術研發階段過渡到以應用驅動的場景賦能階段。
據Gartner預測，2026年將有超過80%的企業在生產環境中使用生成式人工智能API或支持生成式人工智能的應用程序，大模型將像PC時代的操作系統一樣，成為人工智能領域的關鍵基礎設施。
