對于運營商而言，作為數字經濟的“底座”與“樞紐”，如何在通信網絡、算力網絡等基礎設施領域布局智能體，既是響應國家“東數西算”“5G+工業互聯網”等戰略的必然選擇，也是破解網絡運維復雜度高、資源調度效率低、跨域協同難等痛點的關鍵路徑。

政策與產業雙輪驅動：智能體成為AI競爭新焦點

當前，人工智能發展正迎來新一輪戰略機遇期。在全球范圍內，智能體（Agent）作為AI技術的重要載體，正迅速崛起為科技競爭的新焦點。這一趨勢不僅體現在市場規模的快速擴張上，更反映在各國政策層面的高度重視。

從產業實踐來看，全球AI競爭已經全面進入“智能體時間”。根據Gartner的預測，2025年全球企業級智能體市場規模將突破千億美元，覆蓋制造、通信、能源等10大重點行業。更值得關注的是，到2030年，智能體數量預計將超過全球人口數量，這一數據充分凸顯了智能體未來的普及程度和發展潛力。

在此背景下，全球科技巨頭紛紛將智能體列為AI戰略的核心布局方向。具體而言，OpenAI已經推出能夠自主調用瀏覽器、深度研究等工具完成多步驟復雜任務的ChatGPT智能體；Anthropic則發布了號稱全球最先進編碼模型的Claude Sonnet 4.5，該模型支持長達30小時的自主開發工作，展現了強大的持續作業能力。

與此同時，產業界對智能體未來發展形成了更深刻的共識。華為在《智能世界2035》報告中明確提出，未來應用開發將逐步由Agent替代，用戶通過自然語言定義需求即可生成應用。這一判斷揭示了產業競爭的關鍵點：誰能定義Agent調用標準，誰就可能掌握軟件新一代生態入口。

面對全球競爭態勢，我國積極布局，從政策層面明確了智能體的基礎設施屬性。國家層面加強頂層設計和戰略引導，在一系列重要文件中，均強調要推動智能體與實體經濟深度融合。對運營商而言，布局基礎設施智能體已經超越了單純的技術升級范疇，更是有利于推動智能體在我國各行業的規模化應用，為數字經濟高質量發展提供堅實支撐。

運營商基礎設施智能體構建的核心領域及挑戰

通信行業正經歷著從“連接驅動”向“智能驅動”的深刻變革。然而，目前智能體閉環工作的“最后一公里”尚未完全打通。中樞智能體的決策指令往往仍需依賴傳統工單系統流轉和人工干預執行，無法直接、自動地作用于物理實體。這就如同擁有一個敏銳智慧的“大腦”，卻缺乏靈巧可靠的“雙手”去執行命令，導致感知、決策與執行之間形成閉環壁壘，限制了AI價值的充分釋放。因此，要實現真正的智能化閉環，必須解決“最后一公里”的難題，即構建與物理世界直接交互的末端操作執行智能體，通過中樞智能體與現場操作執行智能體的高效協同，最終形成從感知、分析、決策到執行的完整自治閉環，真正實現基礎設施的“自動駕駛”。

基礎設施執行智能體應具備的核心能力

執行智能體作為分布在網絡設備、算力節點及業務平臺末梢的“手腳”，承擔著將中樞決策轉化為具體操作的關鍵任務。其能力構建應圍繞以下四個核心維度展開：

（一）聚焦工具與執行能力

與廣義通用智能體不同，執行智能體應專注于操作與執行環節，充分結合運營商在通信與算力網絡中多年積累的產品能力和工具體系，形成具備實際執行能力的“智能手腳”。例如，在接收到“降低某區域網絡時延20%”的指令后，執行智能體能夠通過標準化接口與底層設備交互，調用配置下發、性能調優等工具鏈，實現從意圖理解到實際操作的完整閉環，真正成為“懂需求、能落地”的智能執行者。

（二）MCP協議：構建智能體協同生態

面對運營商網絡中多廠家設備協同的復雜環境，建立統一的技術標準至關重要。MCP協議作為業界標準化的大模型工具與能力調用接口，能夠依托其開放性成為智能體生態的“連接樞紐”。該協議的核心價值在于引入大模型作為“智能協調層”，將原本依賴嚴格API規范的系統互操作，轉變為基于意圖理解的靈活協同過程。基于MCP的智能體架構有望在三個方面實現突破：顯著降低系統對接復雜度，打破技術壁壘促進跨廠商協作，以及推動網絡運營從“維護型”向“創新驅動型”轉變。

（三）工作流：固化最佳實踐，提升執行確定性

運營商基礎設施智能體的部署形態需緊密圍繞其核心使命——作為執行單元直接對底層設備進行操作，賦能一線人員完成智能化配置、運維等作業。這決定了智能體不能僅以集中式平臺形態存在，而必須下沉至邊緣側，構建為可就近調度與執行的輕量化系統。在邊緣場景中，智能體需重點實現與現網設備的高效交互、運維工具的便捷調用，以及面向業務意圖的快速執行，使一線人員能夠通過自然語言等低門檻方式完成專業操作。同時，系統應兼顧實時響應與數據安全，確�，F場作業既高效又可靠。

（四）極簡開發框架：以意圖驅動實現低門檻應用

為適應不同用戶群體的技術背景，智能體平臺應構建多樣化的開發模式。對于專業開發人員，可提供高代碼開發環境以滿足復雜定制需求；而對于業務人員和入門級開發者，則應以意圖驅動為核心，提供低代碼/無代碼的開發體驗。特別是在運營商一線業務場景中，面對個性化需求復雜而自研能力相對不足的現狀，平臺更應支持領域專家直接通過自然語言交互，將業務意圖快速構建定制化智能體、MCP工具及工作流。這種以自然語言為交互界面的開發方式，將極大降低智能體的應用門檻，讓一線人員能夠“所說即所得”地實現智能化需求。

（五）邊緣下沉部署：賦能一線高效作業

運營商基礎設施智能體的部署形態需緊密圍繞其核心使命——作為執行單元直接對底層設備進行操作，賦能一線人員完成智能化配置、運維等作業。這決定了智能體不能僅以集中式平臺形態存在，而必須下沉至邊緣側，構建為可就近調度與執行的輕量化系統。在邊緣場景中，智能體需重點實現與現網設備的高效交互、運維工具的便捷調用，以及面向業務意圖的快速執行，使一線人員能夠通過自然語言等低門檻方式完成專業操作。同時，系統應兼顧實時響應與數據安全，確�，F場作業既高效又可靠。

基于上述能力框架，中國移動打造了聚焦通信與算力網絡的智能體開發平臺。平臺以MCP協議為核心技術底座，為各需求單位提供靈活集成的使用模式，有效驅動基礎設施在“最后一公里”末端的智能化操作能力。

結語：以智能體為鑰，開啟基礎設施數智化新篇章

智能體正日益成為推動運營商基礎設施升級的核心引擎。展望未來，隨著運營商體系內MCP類協議的廣泛推廣和智能體生態體系的持續完善，智能體不僅將在降低網絡運維成本、提升算力調度效率等方面發揮關鍵作用，更將有力推動運營商實現從“網絡維護者”向“數字服務創新者”的戰略轉型，為數字經濟發展注入全新動能。