自智网络之旅早已启动，但直至近期才开始显著加速。AI智能体、生成式AI(GenAI)及大语言模型(LM)凭借强大的自主能力，预计将成为提升网络效率、改进客户服务与运营管理的关键组件。
本白皮书将明确AI智能体的定义，并以TM Forum(TMF,电信管理论坛)制定的意图管理架构为主要案例，展示其在移动网络架构中的应用实践。我们还探讨了其他潜在应用场景，例如助力移动网络优化签约用户与企业所用智能体之间的通信。
我们将深入探讨前期白皮书提出的概念与分析框架，包括《定义AI原生：高级智能电信网络的关键赋能技术》[1]、《意图驱动网络：实现自智网络的关键步骤》[5]以及《5G网络生命周期管理的认知推理》[2]。针对业界对AI智能体在网络中角色与任务的多元解读，我们需明确智能体与AI智能体的本质内涵。智能体
智能体是被授权代表个人或实体独立采取行动、制定决策并自主发起任务的自主系统。
智能体以目标为指引，通过传感器、协议、数据流或其他智能体交互等机制感知环境，并运用规则、编程逻辑或学习模型处理信息，最终生成输出、执行行动、使用工具甚至运行代码以实现目标。
智能体可在运行时与环境交互，可随时间存储与检索信息，既可独立运行，也能通过智能体间通信实现协同。其计算表达能力覆盖从确定性规则行为到图灵完备推理(Turing-complete reasoning)的完整谱系，从而实现不同层级的适应性、决策与规划能力。
AI智能体
AI智能体是智能体的一个子类，运用机器学习技术持续更新其内部知识(有时称为记忆),从而动态适应不断变化的条件。AI智能体形成一个从受限制（受人为设定约束）到无限制（具备内部逻辑与目标修改能力）的连续谱系。尽管存在编排器（orch啡ator）、协调器（ Coordinator）和执行器（Executor）等多种角色与组织模式，本分类体系着重于AI/非AI受限/无限制维度进行界定。通过这种方式，我们即可界定受限智能体与无限制智能体之间的边界，从而确定是否及在何种情况下允许不同类型的智能体存在，并反映在架构中。尽管两类智能体存在多种变体，但在下述情况下，受限智能体将转化为无限制智能体：
·内部逻辑修改：覆盖人类编程限制
·目标体系重构：超越人类预设目标边界
此处值得特别说明的是，基于生成式AI的智能体包含一个特定子类—Copilot。这是一种基于大语言模型（LLM）的受限智能体，作为人机交互接口（HMI）与人类协同工作。Copilot通过利用大语言模型（LLM）的自然语言深度理解能力来改善人类绩效。
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