智能体驱动的大模型系统工程研究背景
人工智能蓬勃发展，智能体成为构建完善人工智能应用服务链的关键。国家及地方政府出台多项政策支持人工智能大模型、智能体相关研究，培育人工智能应用服务商。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用，并培育人工智能应用服务商。2023年7月，国家网信办等七部门发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，鼓励生成式人工智能技术创新应用。北京、深圳等地也发布政策，鼓励企业开展人工智能大模型、智能体研究。
AI大模型发展趋势
AI大模型向多模态融合发展，形成全球技术领先者与多元应用生态共生格局。海外方面，模型体量与效率并重，开放与闭源并行。国内方面，技术路线多元，开源热情高涨。AI大模型发展从重训练转为重推理、重应用，为AI智能体迎来黄金发展时期。
智能体驱动的大模型系统工程框架
AI大模型系统工程框架从以训练、推理为核心向以智能体为核心转变，代表人工智能发展从“算力+模型”驱动向“任务+智能体”驱动的范式转变。智能体驱动的大模型系统工程以自主智能为中心，整合大模型、工具链、数据流和应用环境，形成一个高度自治、可扩展、面向多任务的智能系统生态。
应用形态与分类
应用形态从单一问答演进为多步骤任务闭环，电信运营商智能体正向行业定制与多智能体协同发展。智能体按照能力范围可分为通用智能体、垂直领域智能体、智能体框架以及平台级智能体系统。
建设路径与关键技术
构建智能体驱动的大模型系统工程所需六大关键技术和能力包括基础大模型、智能体开发平台、联网搜索、工作流、智能体安全管理以及运行。开发路径从开发效率到运行效能攻关。
面临挑战
电信AI智能体面临生态方面行业标准空缺、跨主体协同难、竞争力不足等挑战；应用方面业务复杂导致智能体服务精准度提升难，系统数据孤岛难破、用户体验有待提升、商业模式尚未成熟等；技术方面地方电信运营商大模型研发、算力自主化等能力弱于头部企业且面临数据治理难、RAG技术瓶颈及AI人才短缺问题。
解决方案
云服务商通过提供弹性算力租赁、协助数据治理，联合开展人才共建，补足地方电信运营商算力、数据与人才短板，攻克AI智能体技术瓶颈。云服务商与运营商合作优化电信场景智能体打通数据壁垒，同时探索“AI+增值服务”模式，提升服务精准度与用户体验，助力形成商业闭环。云服务商联合运营商、研究机构制定标准搭建协同创新平台，挖掘本地优势，助力差异化能力打造，与地方电信运营商共同突破生态困境，提升市场竞争力。
案例
跨讯云与中国铁塔完成大模型训练和推理平台共建，支撑铁塔集团大模型应用。腾讯云正积极参与灵犀、星辰、元景等智能体平台的建设，共建生态体系。腾讯云助力中国电信市公司完成114智能体搭建服务民生场景。
建设成果与评价体系
信通院与腾讯云联合构建智能体驱动的大模型系统工程成熟度评价体系，从基础设施与模型能力、安全合规与运维能力、数据与知识管理、质用价值与商业化能力、多应用能力、智能体系架构与工程化能力6个维度共选取48个指标评价系统的构建与运维水平。
未来发展趋势
未来AI/智能体不仅具备高性能计算能力，还应能够自主感知环境变化、调整行为策略，并在复杂场景中实现持续优化。自主感知与决策能力增强、自适应学习与持续优化、端-云协同与资源动态调度将是未来技术创新的重要方向。AI智能体系统工程将打破传统“闭环”模式，转向开放、模块化、标准化的生态架构。技术创新不仅局限于算法，同时也推动系统工程方法论升级。发展机遇方面，AI大模型向普惠应用发展，全球创新环境趋于平权；技术创新方面，智能体围绕自主智能与自适应系统持续发展；生态协同方面，构建智能体驱动的开放协同生态系统。
