近日，華為無線MAE產品線總裁趙振龍在主題發言《AgenticRAN，多智能體協同激發無線網絡數智化生產力》中正式向業界發布面向移動網絡的多智能體系統（RAN Multi-Agent System）創新成果，標志著無線網絡智能化正式邁入“多智能體協同自智”新階段。華為多智能體系統通過多個智能體之間的高效協作與聯合決策，實現從單場景自智到跨場景協同自智的跨越，全面支撐運營商邁向AN L4高階自智網絡。

智能演進：從單智能體保障到多智能體協同

華為早在2022年就提出IntelligentRAN架構，初步構建“單域自智、跨域協同”的智能網絡框架。2024年，華為升級推出基于“感知-分析-決策-執行”閉環的HANA架構和業界首個數字人團隊，為AN L4級高階自智網絡打下基礎。截至2025年8月，華為無線智能化解決方案已服務全球66家運營商、覆蓋超50萬站點。首個數字人專家團隊——包括無線現場維護工程師數字助手、無線網優工程師數字助手、無線體驗保障智能體和無線網絡節能智能體——在故障處理、網絡優化、體驗保障與極致節能等多個場景顯著提升網絡運營效率，幫助運營商增收。

然而，隨著業務越來越豐富，單場景智能體已經很難完全滿足越來越復雜的多維運維目標場景，實現多智能體協同成為向高階自智網絡邁進的關鍵。2025年巴展，華為率先將多智能體系統架構引入移動通信領域，推出面向移動網絡多智能體系統，該系統具備三大核心能力：

基于A2A-T的意圖交互：通過業界首個面向通信行業的智能體間通信協議（A2A-T），使能精準的業務意圖轉譯，實現垂直智能體間極簡對接和新智能體極簡生成。

基于無線通信大模型的多智能體協同：首次引入包括開源模型、自研模型在內的多模型框架，通過聯合訓練與協作機制充分發揮各模型優勢，提升RAN多智能體系統整體智能水平；各智能體之間通過華為創新的高速通信協議鏈路AGLink實現基于共享記憶池和知識庫的實時信息同步與聯合決策。

基于無線數字孿生和專業知識庫的高可靠：提出基于Agentic強化學習的RUSH（RAN Ultimate Suppression of Hallucination）機制，結合華為30年無線經驗和知識庫與機理模型，通過CoV-RAG和RDTS（無線數字孿生）實現對網絡配置數據的精準仿真反饋和校驗，從而最大程度消減幻覺。

成果發布：RAN多智能體系統使能協同工作

此次會議上，華為還分享了多個應用案例成果，展示RAN多智能體系統在現實網絡中的價值。

在中國杭州某5G-A創新樣板點，RAN多智能體系統成功為機器狗提供業務體驗保障。當機器狗發起"送咖啡"任務時，系統動態調度體驗保障智能體、故障管理智能體、網絡優化智能體三個智能體協同工作，自動進行優先級判定，保障關鍵業務體驗。

在非洲和歐洲，通過智能分級備電激活與智能覆蓋優化，在大規模停電場景，延長超80%基于備電的網絡服務時長。此外，無線智能體可與能源智能體進行信息共享與聯合決策，基于電池健康度、話務預測和歷史斷電數據，生成自適應油機供電策略，減少20%油耗。通過不同領域間智能體的協同協作，提高網絡韌性、減少整體碳排放。

共定義、共孵化、共繁榮：呼吁產業共建移動網絡多智能體生態

面對AN L4高階自智網絡的演進路徑，華為倡議全球運營商與合作伙伴在意圖驅動接口和智能化架構兩方面合力推進，共建生態。

共定義：推動智能體接口A2A-T標準化，簡化跨域、跨廠商智能體協作；

共孵化：聚焦高價值場景聯合創新，加速用例商用落地；

共繁榮：構建開放、共贏的RAN多智能體系統生態系統。

最后，趙振龍表示，“對網絡而言，AN L4高階自智的重要性，絲毫不遜于自動駕駛之于汽車領域，二者都是具有里程碑意義的關鍵突破。多智能體系統不是簡單的能力疊加，而是面向移動網絡的系統級升級。我們通過定義智能體之間的協同機制與通信協議，實現多目標決策與閉環執行，最終支撐運營商邁向全場景、高效率、高可靠的AN L4高階自智網絡。”