Omdia观察：Blue Planet向Agentic AI框架演进

10月9日消息（艾斯）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。

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本文来源于极客网，原文链接: https://www.fromgeek.com/telecom/705446.html