基于AI智能体的5G无线接入网智能优化技术研究

周俊; 吕珊; 罗枫

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.001

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基于AI智能体的5G无线接入网智能优化技术研究

大模型应用技术提升研究专题 | 更新时间：2026-04-20

- 基于AI智能体的5G无线接入网智能优化技术研究
- 基于AI智能体的5G无线接入网智能优化技术研究
- 电信工程技术与标准化 2026年39卷第1期页码：6-10+48
- 作者机构：
  
  1. 中国移动通信集团设计院有限公司
  2. 中国移动通信集团有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.001
  中图分类号： TP18;TN929.5
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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周俊, 吕珊, 罗枫. 基于AI智能体的5G无线接入网智能优化技术研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2026,39(1):6-10+48.

周俊, 吕珊, 罗枫. 基于AI智能体的5G无线接入网智能优化技术研究[J]. 2026, 39(1): 6-10+48.
周俊, 吕珊, 罗枫. 基于AI智能体的5G无线接入网智能优化技术研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2026,39(1):6-10+48. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.001.

周俊, 吕珊, 罗枫. 基于AI智能体的5G无线接入网智能优化技术研究[J]. 2026, 39(1): 6-10+48. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2026.01.001.

摘要

随着5G网络的广泛部署，无线接入网的复杂性急剧上升，依赖专家经验的传统运维方式已难以应对海量数据和快速变化的网络环境。本文提出一种基于AI智能体与OSS深度融合的5G无线接入网智能优化方法，该方案结合Apache Airflow工作流引擎、LangChain智能体框架与精调大语言模型，实现对网络性能异常的自动识别、根因分析与优化建议生成。系统通过RAG机制，利用向量数据库存储历史优化案例，实现知识增强的推理能力。实验结果表明，该机制显著降低了平均修复时间，提升了网络自愈能力与运维效率，为5G网络智能化运维提供了可行路径。

Abstract

关键词

Keywords

references

雷芳,李欣超,张航,韩才君.5G系统多目标优化小区预切换方法[J].电讯技术,2023(04).

逯迎进,李飞,曾勇光.基于OSS运营管控一体化的智能集成平台(鹰网)探索与实践[J].电信技术,2018(01).

吴雨峰.基于深度学习的5G-A网络流量预测方法研究[J].电子产品世界,2025(06).

向浩源,张智斌.基于多智能体强化学习的承载网切片链路优化[J].数据通信,2025(03).

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