面对千变万化的用户需求、海量并发与跨系统的复杂业务流，传统的客服系统与规则引擎已难以满足运营商在效率、专业性与可控性上的新要求。亚信科技提出并实现了渊思·智能体平台解决方案——一套以多智能体协作（Multi-Agent）+ 大模型理解 + 自动化流程执行为核心的行业级解决方案。该方案通过统一的前端触点接入、分域智能体编排、AI 能力纳管、图形化智能体管理与工业级基础设施，旨在为用户提供便捷高效的服务体验，支持内外部AI能力统一接入与治理，并构建开放可扩展的智能服务生态。本文将详细阐述平台架构、关键模块、典型业务流程、工程化要点与落地效果评估，并给出实施建议与未来演进方向。
背景：需求驱动与技术演进
随着5G、云原生、边缘计算与大模型技术的成熟，用户对运营商服务的实时性、个性化与主动服务能力提出更高期待。运营商业务具有并发量大、场景多、跨OSS/BSS系统联动需求复杂、合规审计与财务链路严格等特点。传统以规则引擎为主的客服体系，在以下方面存在明显短板：
- 多渠道/后端能力接入松散，接口调用需人工介入或离线处理；
- 以规则/模板+人工为主，自动化率低，无法处理复杂多步骤业务；
- 跨系统事务性操作的可控性与审计要求难以满足；
- 人工与自动化之间切换不顺畅，审计与合规难以落地。
在此背景下，多智能体协作技术提供了一条新的探索路径。多智能体协作（Agentic AI / Multi-Agent System）通过“角色化分工 + 编排器（Orchestrator）”的方式，将不同能力（问答、诊断、推荐、执行）封装成独立智能体，通过任务调度与协议进行协作，天然适配运营商的复杂业务流。结合领域微调的大模型、RAG（检索增强生成）与向量检索技术，多智能体能够兼顾专业性、可控性与扩展性，成为推动客户服务智能化升级的有力工具。
运营商业务办理场景遇到的困境
在运营商的典型业务办理流程场景中，用户通过手机APP、PC门户、IVR或第三方入口发起请求，选择所需服务（如云盘、视频彩铃、安全防护、智能家居或虚拟手机等），并在前端填写相应表单，包含身份信息、产品选项与授权内容。表单提交后，前端将数据按既定格式下发到对应后端系统，触发身份验证、规则校验与计费判定等流程；随后，后端调用OSS/BSS接口执行资源开通或配置变更，并在关键节点进行监控与审计，记录操作日志以满足合规要求。业务处理完毕后，系统通过页面、短信或语音将结果反馈给用户，用户亦可通过消息通道继续互动，形成闭环。如下图所示：
在实际运行过程中，仍会遇到一些制约效率与体验的具体问题，这些问题在流程执行时逐步显现出来。首先，系统孤岛普遍存在：OSS、BSS、CRM、监控与工单等系统间接口散、数据语义不统一，使得跨系统查询与联动效率低下，自动化闭环难以实现。其次，业务场景细分且规则复杂，诸如资费策略与地域性限制等要求领域专家知识介入，单靠静态规则难以覆盖边界情况。再次，随着用户量与并发请求增长，人工处理能力成为瓶颈，响应时延与排队等待增加，直接影响用户满意度。最后，体系普遍以被动响应为主，缺乏对告警、网络质量或用户行为的主动感知与跨系统联动能力，难以在问题早期实施预防或个性化触达。
这些问题导致端到端处理效率受限、用户体验不稳定、运营成本上升并增加合规审计风险。因此，需要从架构、数据治理与智能化能力三方面着手改进，以打通系统链路、提升自动化与实现更主动的服务能力，从而在保障合规的前提下显著提升运营效率与用户体验。
亚信科技在运营商客户服务场景中的多智能体协作技术实践
（一）引入多智能体协作技术的必要性
为了解决上述痛点，引入智能体成为一种有效的思路。智能体具备自主感知、理解与执行的能力，可以替代人工完成重复性强、规则化的操作，例如业务表单校验、身份验证或跨系统数据调取，从而降低人工负担、提升响应效率。同时，智能体能够基于上下文持续学习和优化决策，使服务过程更加智能化与个性化。
然而，单一智能体在应对复杂业务时仍有局限。运营商的客户服务往往跨越多个系统、涉及多种业务逻辑，需要不同类型的知识与工具协同配合。这就凸显出多智能体模式的优势。
多智能体通过“职责分工 + 协作编排”的方式，将复杂任务拆解为若干专业化子任务，由不同智能体并行或有序完成：理解类智能体负责会话理解，检索类智能体负责知识供给，规划类智能体负责任务拆解，执行类智能体负责能力调用与事务保障，监控类智能体负责风控与审计。
该模式带来更高的并发处理能力、更清晰的边界与治理路径、更灵活的扩展能力（可按需增减或替换智能体），并在出错时实现局部回滚与安全降级，从而在保证可控性的前提下显著提升整体业务的可靠性与可维护性。
（二）亚信科技客户服务多智能体协作方案
针对上述痛点，基于多智能体协作技术升级运营商业务办理流程：总控智能体负责用户需求入口识别与合规分发，子业务智能体执行任务拆解与资源调度，底层业务系统提供具体能力支撑，最终通过监控审计完成闭环反馈，形成多层协同的智能处理体系。如下图所示：
