中國移動研究院自研通信專家智能體在江蘇成功上線

近日，中國移動研究院自研的知識圖譜驅動通信專家智能體，在中國移動江蘇公司成功上線。該智能體以通信知識圖譜為基礎，搭載「模式識別+大模型」混合問答框架，精準破解無線網絡智能化轉型過程中面臨的專業知識門檻高、專家經驗難複用、跨域數據存孤島等瓶頸，構築起無線網絡認知決策新基座，為智能體在現網中規模化應用開闢新路徑。

知識圖譜基於圖數據模型，將多源異構數據以結構化形式存儲，可顯著提升複雜信息的檢索與推理能力，為專業領域研究提供重要支撐。中國移動研究院融合「知識圖譜 + 大模型」 協同框架，自主研發出知識圖譜驅動的通信專家智能體：一方面，通過構建覆蓋網絡架構、信令流程、參數配置等25類通信知識、超10萬節點的領域知識圖譜，打破跨域數據孤島；另一方面，依託混合框架平衡規則確定性與AI靈活性，為無線網絡搭建認知決策基座。相較於通用大模型需要500B以上算力，卻仍存在專業知識圖譜缺失、專業回答不深入等問題，該智能體僅採用7B參數規模的問答模型，在邊緣算力受限的條件下，實現了低於行業平均水平的幻覺率和88.9%的高精確度。

在圖譜構建層面，通信專家智能體依託實體對齊技術，支持跨語言適配與動態增量更新，實現領域知識的邏輯化關聯；在模型優化層面，創新提出混合問答框架協同機制：模式識別層通過規則引擎實現高頻問題毫秒級響應；大模型層基於7B參數模型解析複雜語義查詢；混合決策機制通過雙引擎協同輸出，提升應答準確率。該技術的核心創新在於深度融合大模型的語義理解能力與知識圖譜結構化約束：一方面通過動態知識源彌補大模型在專業領域的不足；另一方面利用知識圖譜實體間的邏輯關聯輔助推理，有效減少大模型幻覺。

基於知識圖譜的通信專家智能體具有廣闊的現網應用前景：在通用技術問答方面，智能體融合高質量領域知識，能夠提供可溯源的信令流程解析、消息參數查詢等高可信答案，有效抑制模型幻覺；在輔助排障方面，基於現網運維案例知識圖譜，生成精準排查建議與更貼近實際場景的解決方案；在業務體驗優化方面，通過終端測量狀態與資源調度等潛在根因的關聯分析，給出具體的性能優化建議。在知識圖譜的加持下，該智能體僅憑7B參數模型即可達到與通用滿血大模型相當的性能，在參數精細化配置等場景中，精確度甚至超越百億級通用模型，為邊緣側智能體輕量化部署創造可能。

隨着AI RAN技術向網絡全要素滲透，中國移動研究院以「知識圖譜+混合AI」重塑無線智能體架構，為現網提供 「看得懂、問得透、解得快」 的智能體決策引擎。研究團隊將持續推進技術融合，將知識圖譜與現有多維智能感知評估、引導式故障診斷系統對接，形成 「感知 - 分析 - 決策」 閉環，加速技術成果轉化。

通過通信技術與人工智能的深度融合，這款智能體將具備相當於通信專家級認知推理能力。以知識圖譜為核心基礎，它將為網絡智能化的規模化複製與持續進化提供可複用的技術基座，為通信網絡全域智能化升級注入堅實動能。