基于AI大模型实现全网智能监控、故障预测、隐患发现及资源动态优化，变更传统运维模式，显著提升运维效率与网络可靠性，推动构建更敏捷、更可靠的智能化网络。
通过专业领域知识学习，通过自然语言对话方式辅助网络运维运营。
通过意图理解能力调用各类系统，实现查询分析等能力的进一步增强。
激发大模型智能决策能力实现复杂运维问题的计划制定、实现网络配置自动生成。
大模型深入理解运维工作流程，调用关键系统及小模型，达成运维工作自主自动闭环。
传统运维严重依赖人工经验，面对海量、复杂的告警难以快速筛选和关联分析，导致故障发现滞后、根因定位耗时长，严重影响业务恢复速度。
传统监控方式只能基于固定阈值告警，无法对性能劣化趋势进行深度挖掘和预测，难以在业务受影响前主动发现潜在风险，预防性不足。
网络扩容与资源分配多依赖人工规划，缺乏数据驱动的科学决策依据，容易导致资源分配不均、利用率低下或过度扩容，运营成本高企。
构建多专业运维知识库，提供对话式窗口，运维人员可自主实现查设备指令、查mib、查故障处置手段等。解决运维水平差异，简化70%重复性日常运维工作。
对接省内综维工单平台，基于AI智能体平台进行应用场景识别，集成原子能力进行业务查询、故障定位诊断操作。提升工单处理效率，释放60%人力，覆盖90%申告场景。
适用于运营商在数字化转型过程中需要引入AI大模型能力的运维场景
构建多专业运维知识库，提供对话式窗口，运维人员可自主实现查设备指令、查mib、查故障处置手段等。解决运维水平差异，简化70%重复性日常运维工作。
对接省内综维工单平台，基于AI智能体平台进行应用场景识别，集成原子能力进行业务查询、故障定位诊断操作。提升工单处理效率，释放60%人力，覆盖90%申告场景。
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