Verizon использует AI-агентов для автоматизации сети

Verizon готова вывести автоматизацию сети на новый уровень с помощью агентного ИИ (agentic AI) и уже видит обнадеживающие результаты от использования агентов для выполнения ряда операционных задач. Оператор призывает отрасль сосредоточиться на безопасности, прозрачности и, где это уместно, на общих рамках для агентных сетевых операций.

01Платформа для автоматизации

Фундаментом для автоматизации Verizon служит собственная облачная платформа Verizon Cloud Platform (VCP), развернутая on-premise. На VCP работают виртуализированные и облачные сетевые функции, включая автономное ядро 5G (5G standalone core) и виртуализированную сеть радиодоступа (vRAN). Платформа также размещает GPU, которые выполняют рабочие нагрузки сетевого ИИ on-prem.

vRAN Verizon — одна из крупнейших виртуализированных радиосетей в мире, возможно, крупнейшая. Оператор сообщает, что у него в эксплуатации находится примерно 60 000 сайтов vRAN. В начале 2025 года оператор заявлял о 22 900 сайтах vRAN и о том, что 40% его сети работает на платформе vRAN.

02Три категории задач RAN-автоматизации

Умашанкар Велусами (Umashankar Velusamy), старший директор по технологическому развитию и сетевой автоматизации Verizon, представил обзор того, как автоматизируются определенные операции, и поделился опытом раннего использования AI-агентов на конференции Network X Americas. Он разделяет задачи автоматизации RAN на три категории:

• Плановые изменения — развертывание и обновления.
• Внеплановые изменения — ухудшение характеристик сети.
• Оптимизация — область, где rApps и контроллер RAN (RIC) непрерывно мониторят сеть и выполняют изменения в замкнутом цикле.

Например, развертывание vRAN «полностью автоматизировано» после установки и подключения оборудования на удаленной периферии, а оператор может автоматически обновлять тысячи сайтов одновременно. Аналитик Omdia Габриэль Браун (Gabriel Brown) отметил, что многие операторы имеют конвейеры автоматизации для ядра 5G, но немногие занимаются автоматизацией vRAN в таких масштабах, как Verizon.

03Где применяется агентный ИИ

Рассматривая, как агентные решения вписываются в операции Verizon, Велусами отметил, что каждая из трех категорий автоматизации «созрела для трансформации, и мы уже видим результаты».

«Если посмотреть на плановые изменения — генерацию конфигураций для новых развертываний или массовых обновлений и их валидацию, — то агенты и агентные решения могут справляться с этим очень легко», — сказал он.

Для обеспечения обслуживания (service assurance) AI-агенты могут коррелировать данные из множества различных источников, чтобы быстрее определить, как устранить сетевую проблему. Также существует большой потенциал для агентных решений в оптимизации сети.

«Если вы можете позволить автономному агенту мониторить сеть, выявлять возможности, превращать эти возможности в действия, выполнять эти действия и убеждаться, что они привели к ожидаемым результатам, — эта область огромна», — пояснил он.

«Verizon построила крупнейшую в мире сеть 5G vRAN и находится в авангарде глобальной автоматизации облачных сетей. Агенты еще больше увеличат скорость и глубину автоматизации и помогут создать устойчивое конкурентное преимущество в сетевых операциях, — сказал Браун. — В конечном счете это должно отразиться на качестве обслуживания клиентов».

04Призыв к действию для агентных операций

Текущие внедрения уже показывают «хорошие результаты», но Велусами предостерег, что агентные решения необходимо использовать осторожно, с правильными «защитными барьерами безопасности».

«Преобразование экспертных и доменных знаний, которые есть в нашей экосистеме, в контекст, пригодный для действий, и превращение существующих детерминированных автоматизаций в инструменты, доступные вашим агентам... Это те области, где нужно быть очень осторожными. Но если использовать инструменты правильно, результаты могут быть фантастическими», — сказал он.

Пока рано делать окончательные выводы об агентных сетевых операциях. Продолжая исследовать возможности, Велусами призвал поставщиков активизироваться в двух важных областях: прозрачность и интеграция.

«Когда мы развертываем агентные решения... отслеживаемость и прозрачность являются ключевыми. Если было принято решение, мы должны иметь возможность понять, каковы были обоснования этого решения и каковы были сами решения. Это будет огромным подспорьем», — сказал он.

«Другая область — сделать так, чтобы этим инструментам было легко интегрироваться в экосистему... при этом соответствуя нашим внутренним стандартам безопасности и комплаенса», — добавил он.

По его словам, было бы полезно иметь общую основу для совместимости агентного ИИ, особенно в областях «безопасности, доверия, передачи задач, ведения переговоров и обмена контекстом». Однако, когда дело доходит до внедрения, Велусами отметил, что операторам необходимо сохранять гибкость и способность работать самостоятельно. Экосистема ИИ «развивается гораздо быстрее», чем телекоммуникационные стандарты.