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编辑：好困
【新智元导读】在杭州奥体中心演唱会现场，一套名为「Co-Sight 2.0」的AI系统成功保障了网络稳定，其背后是中兴通讯研发的、新近登顶Hugging Face GAIA全球权威榜单的超级智能体。
]article_adlist-->演唱会现场，数万个手机屏幕汇成一片星海，网络性能正面临极限的挑战。
后台，没有一群焦头烂额的工程师，只有一套AI系统在冷静地调度。
它预测到流量洪峰，提前规划了网络重路由方案，并派出一个「行动智能体」执行，同时还有一个「验证智能体」在旁监督，确保万无一失。
这不是科幻电影，而是发生在杭州奥体中心的真实一幕。
这套系统的核心，正是刚刚登顶Hugging Face全球权威榜单的「中国造」超级智能体——Co-Sight 2.0。
]article_adlist-->Hugging Face榜一被「中国造」拿下
Co-Sight2.0凭什么领跑全球？
在Meta与Hugging Face联合打造的GAIA评测基准（覆盖复杂任务规划、跨工具调用、多模态理解等12类核心能力的全球权威榜单）中，中兴通讯开源的Co-Sight超级智能体2.0以87.04%的综合成绩蝉联榜首，其登顶底气源于对传统智能体三大核心痛点的精准击破：
这一突破并非偶然。中兴与中国移动联合开发的「多智能体协同赋能端到端网络自动化运维」方案，已在杭州奥体中心演唱会、西安大唐不夜城等场景验证实效。其中，前者实现监控人员投入减少30%，后者达成场景流量提升20%。
不仅如此，该方案更斩获2025年GSMA Foundry网络效率及优化大奖，成为技术落地的有力佐证。
]article_adlist-->从「痛点」到「突破」
Co-Sight 2.0以创新架构领跑
据前瞻产业研究院数据，2025年国内智能体相关公司单笔融资均值较2023年增长280%，但快速增长的背后仍面临诸多痛点：
智能体在垂直行业遭遇「私域鸿沟」难以落地、暴力检索信息利用率低、扁平化记忆引发的「认知短视」、AI黑盒化带来的决策信任危机等，让多数智能体始终停留在「能用」却「不敢放心用」的阶段。
中兴通讯Co-Sight 2.0之所以能在GAIA榜单中脱颖而出，核心在于它针对传统智能体的核心短板，给出了能落地、可验证的解决方案。
全链路可信计算框架：筑牢数据信任基石
针对通信行业「认知断层（难获隐形知识）」与「数据壁垒（跨系统数据难关联）」，Co-Sight 2.0构建「可信信息金字塔」五级架构，为每一步数据处理打上「可信钢印」：
五级架构落地（以通信网络为例）
1. 多源异构感知层：接入SNMP trap、Syslog、视频、代码等全量通信数据源，奠定数据基础；
2. 原子事实提取层：通过广义图谱技术，将非结构化日志（如「process xxx crashed with code 0x1f」）转化为结构化事实（{时间：T, 事件：进程崩溃，关联：CPU尖峰}），挖掘资深工程师的「隐形知识」；
3. 权威知识验证层：对照CMDB拓扑、厂商文档等权威库，验证数据真实性（如确认RouterA及接口存在性），剔除错误信息；
4. 逻辑自洽推理层：构建事件关联图谱（如RouterA接口Down导致ServerB无法访问），校验推理链条无矛盾；
5. 可信决策生成层：筛选高可信度信息形成「黄金上下文」，输入大模型生成决策，避免「垃圾进、垃圾出」。
破局价值：既通过原子事实提取将隐性经验转化为机器可理解知识，又通过跨域数据溯源（如关联BSS投诉与EMS基站告警并提供完整证据链），打通数据壁垒并建立信任，为后续决策提供可信基座。
孪生推理引擎机制：深思熟虑、预见风险
针对传统AI「线性推理鲁莽、执行效率低、专业度不足」的问题，Co-Sight 2.0以三大解决方案构建孪生推理引擎机制，适配通信行业高风险、复杂任务需求：
方案1：深度思考预测——多路径推演规避风险
接收任务（如「解决A区域视频会议卡顿」）后，不直接执行，而是生成多套计划（调整基站QoS、承载网重路由、重启UPF），通过潜变量建模预测每步结果（如计划A有15%影响VoLTE、计划B需5分钟迁移），选择最优低风险方案，避免「试错式」决策。
方案2：DAG并行思考——结构化提升效率与鲁棒性
分解复杂任务（如「开通5G企业专线」）为DAG结构，识别并行子任务（如「核心网配置」「承载网隧道建立」「无线网参数下发」同步执行），既缩短耗时，又能单独纠错（某子任务失败不影响整体），解决传统线性工作流「脆弱低效」问题。
方案3：多智能体子空间——专家分工提升精度
如细分「规划Agent」与「行动Agent」，规划Agent制定宏观策略（如「限流→疏导→扩容」解决拥塞），在总体解决方案子空间寻优最佳方案；行动Agent聚焦细分领域，在行动或执行子空间选择执行策略，避免单一智能体「全能但不精」的缺陷，适配通信网络多厂商、多技术域场景。
AI工具进化引擎：主动破壁、自我迭代
针对「数据壁垒（系统无接口）」与「工具失配（异构工具难调用、经验难传承）」，Co-Sight 2.0打造「感知-决策-进化」飞轮，实现工具动态进化：
破壁：动态架设数据桥梁
发现数据孤岛（如厂商私有网管与统一告警平台无接口）时，自动分析API文档 / 数据格式，生成连接器工具（Python脚本），实时打通数据链路，解决「遇壁垒无计可施」问题。
进化：安全边界内迭代工具与经验
支持AI自主优化工具（如重构低效诊断脚本），并学习人类经验（将工程师复杂故障处理流程固化为自动化工作流），且所有进化均在推理孪生引擎的安全验证体系内进行，形成「探索→创造工具→能力提升」的正反馈。
核心牵引：全链路可信评价机制
以信息可信为约束，确保工具进化方向符合业务需求，既解决当下工具失配问题，同时又赋予系统应对未来未知挑战的持续生命力。
]article_adlist-->智能体工厂+开放互通标准
智能体工厂是一个「易用、开放」的智能体开发与管理平台。它将上述所有创新能力，封装为模块化的组件。
企业用户无需成为AI专家，就可以通过拖拽式编排或自然语言定义任务的方式，像在生产线上组装汽车一样，快速构建出满足自身特定场景需求的专属AI智能体应用。
它内置了丰富的行业模板库（如「光缆中断应急处置」、「VIP客户网络质量保障」），让智能体的构建从「发明」变成「配置」。
三大开放标准：为了打破智能体生态的孤岛，Co-Sight 2.0率先开源了业界首个三层智能体交互协议Co-TAP，该协议包含三部分内容，包括：
人机协同协议（HAI）：标准化人和Agent之间的任务分配、进度汇报、权限确认接口。
统一的多智能体协作协议（UAP）：标准化不同功能Agent之间的工作流交接、上下文传递和目标协同规范。
知识共享协议（MEK）：标准化跨Agent的知识、经验、工具的共享和复用机制。
这三大标准为构建一个开放、可互操作的智能体生态系统奠定了坚实的技术基石。
目前，中兴通讯开源的Co-Sight超级智能体及其协议可在github上下载使用：
项目的开源地址：https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight
协议开源地址：https://github.com/ZTE-AICloud/Co-TAP）
]article_adlist-->智能体的「应用爆发时刻」已至
2025年的AI智能体赛道，既充满资本热潮的喧嚣，也暗藏技术落地的阵痛。
中兴Co-Sight2.0的登顶与实践证明，只有精准解决行业痛点、构建开放生态、平衡技术与商业，才能在竞争中脱颖而出。
随着协同化、可信化、生态化趋势的深化，智能体将真正从「概念热点」走向「产业刚需」，但是产业落地还需要不断探索，走出一条从技术到产品实际落地的路经，而那些掌握核心技术与生态话语权的企业，将成为这一轮智能体爆发的引领者。
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