Omdia观察:Blue Planet向Agentic AI框架演进
艾斯| C114通信网| 2025-10-09
【流媒体网】摘要:Blue Planet发布专为电信网络设计的智能体AI框架,推动网络运营自动化。

  来自市场研究公司Omdia的报告写到,在今年6月 TM Forum 的 DTW 活动期间的一系列公告和会议中,一个引人注目的时刻是 Blue Planet(Ciena的一个部门)对其Agentic AI框架的展示。

  Omdia业务负责人James Crawshaw指出,在Agentic AI炒作盛行的这一年里,电信运营商正面临来自网络供应商和 OSS 供应商提供的单点式Agentic AI解决方案的冲击。这可能导致重复建设的风险,并错失采用更统一整合方法的机会。

  Blue Planet 认为,目前市场上的许多产品仅仅是“将 AI 策略生硬地附加在传统 OSS 之上”。另一方面,来自公有云提供商的通用 AI 平台通常无法理解电信网络的运营复杂性。

  Blue Planet 提出的方案是一个专为电信网络构建的Agentic AI 框架。它支持智能体基于意图行动、应用上下文,并在整个网络范围内采取协调行动。关键在于,它是在清晰且组织良好的数据模型和 API 之上实现这一点的。该框架构建于 Blue Planet 的 AI Studio 之上,这一AI Studio 于 2024 年商用发布。

  尽管 AI Studio 主要旨在与 Blue Planet 的 OSS 应用产品组合协同工作,但部分客户将其视为一个通用的 OSS Agentic框架。AI Studio 本身已包含大量关于电信网络的领域知识,可为运营商构建自有 OSS AI 平台节省大量时间。Blue Planet 已开始与现有客户测试其Agentic AI 框架,以支持网络切片自动化、库存中的网络设备建模、意图理解、模板生成及服务保障等用例。

  Blue Planet 的 AI Studio

  Blue Planet 的 AI Studio 为 Blue Planet 及第三方 AI 模型提供 API 管理、流水线控制和性能跟踪功能。它处理模型管理事务,使电信数字架构师和数据科学团队能够轻松导入、部署和维护 AI 解决方案。

  自然地,它能与 Blue Planet 的云原生平台及其包含库存、编排和保障在内的 OSS 应用产品组合实现无缝集成。

  AI Studio 能够:

  ·导入、部署、更新和停用 AI 模型;

  ·配置模型属性;

  ·实例化、启动、停止和调度模型执行;

  ·监控模型性能;

  ·查看、编辑、版本化、回滚和调试模型代码;

  ·调用 Blue Planet 及外部 API。

  AI Studio 提供详细的仪表板,用于配置和管理 AI 应用,集中呈现所有 AI 活动。它经过专门设计,以满足数据科学家、开发人员和系统管理员的需求,并提供与每个角色相关的工具和功能。

  AI Studio 集成了行业领先的开源框架和技术,以简化采用和集成过程。示例如下:

  ·Apache Airflow一个用于数据工程流水线的开源工作流管理平台;

  ·LangChain一个开源框架,帮助开发者构建强大的应用程序,将大语言模型(LLM)与外部工具、API、数据源和用户工作流集成;

  ·MLflow 一个用于构建 AI 应用程序和模型的开源开发者平台;

  ·Redis 一个开源的内存键值数据库,用作分布式缓存和消息代理。

  向Agentic框架的演进

  如图 1 所示,AI Studio 正在演进为Agentic AI 框架。该框架通过 API 与 Blue Planet 的 OSS 应用产品组合交互,并可通过智能体间(A2A)协议与第三方智能体进行交互。

  其核心是一个用于构建智能体的开发环境。“自带 AI”许可模式使授权用户能够导入、部署、配置和管理第三方 AI/ML 模型。从 2026 年起,CSP将能够使用此开发环境构建自己的 AI 智能体。该框架维护着一个智能体目录,通过编排引擎可调用多个智能体以实现复杂任务。网关允许用户集成其偏好选用的大语言模型。

  Agentic 核心通过模型上下文协议(MCP)与工具进行通信。此外,它还能与其他符合 MCP 标准的外部服务进行互操作。Agentic工具包括 OSS 知识图谱(包含服务、设备、多层拓扑、SLA、警报、策略等信息)和 OSS API 操作(与库存、保障、编排等应用交互)。

  图 1:Blue Planet AI Studio 向Agentic AI 框架的演进。

  来源:Blue Planet。

  Blue Planet 最初将其视为 AIOps 用例,目前正在开发多个预封装的 AI 智能体,旨在解决以下领域的常见运营问题:

  ·库存 - 资源预测、服务设计和设备建模;

  ·编排 - 意图转换、服务资质认定和故障修复;

  ·保障 - 根因发现、事件解决和数字孪生 L3 规划;

  ·网络切片 - 切片开通、切片模板和切片可行性分析。

  在这些智能体之上,一个监督者智能体负责协调涉及多个智能体的复杂工作流,确保跨域和跨运营层任务的一致执行。这些智能体融合了先进的 AI 技术,以加速价值实现时间,包括:

  ·知识库检索器:专门针对 Blue Planet 产品,并可扩展至其他类型的非结构化数据(例如,其他供应商文档)

  ·自然语言转 SQL 查询;

  ·自然语言转图谱;

  ·自然语言报告生成。

  这些 Agentic 组件共同构成了支持迈向自治网络运营之旅的框架。

责任编辑:凌美

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