2026年，通信行业正经历一场从"AI辅助运维"到"AI自主决策"的范式跃迁。传统AIOps依赖规则引擎和监督学习模型，只能在预定义场景下执行固定响应——面对5G SA核心网日均千万级告警、多厂商异构网络的复杂故障关联、以及6G预研对网络自愈合的硬性要求，传统方案的天花板已经触达。
大模型驱动的AI Agent（智能体）正在重新定义这个边界。不同于"感知→告警→人工研判"的传统路径，LLM Agent通过思维链推理（Chain-of-Thought）、工具调用（Tool Use）和多Agent协作（Multi-Agent Orchestration），能够理解运维人员的自然语言意图，自主规划任务分解，编排跨系统工具链执行，并实现从分析、决策到执行的端到端闭环。
本文聚焦全球四大标杆案例——德国电信MINDR、软银Multi-AI Agent Platform、中国移动AIOpsGPT、以及NVIDIA Nemotron LTM Agentic Blueprint——深入拆解其技术架构、商用效果数据与投资回报。