通信世界网消息（CWW）以大语言模型为代表的人工智能技术实现了跨越式发展，其在语义理解、逻辑推理、知识沉淀等方面的突破性进展，为智能体的出现奠定了重要技术基础。这使得智能体获得了以往技术难以企及的核心能力，并推动其从技术探索走向规模化落地，成为数字经济时代的生产力载体与跨领域技术融合的关键枢纽。智能体的重要性不仅体现在重构产业价值链、提升生产效率上，更在于其能打破数字世界与物理世界的壁垒，重塑生产制造、智能服务、智慧城市等关键领域的运行模式。正因如此，智能体成为驱动行业变革、催生新业态的核心引擎。

当前，随着智能机器人、行业专用智能终端等设备成本的大幅下降，智能体市场规模呈现爆发式增长。正如华为在《智能世界2035》中所预测：未来十年，通信网络的连接对象将从90亿人扩展到9000亿智能体，这将推动网络形态从“人—机互联”向“机—机互联”加速演进。在此背景下，单一智能体的独立运行已无法满足复杂场景的需求，多智能体协同将成为支撑未来跨场景、大规模应用的必然方向，而智能体通信需求的深度与广度也必将持续拓展。

海量智能体的接入与高频交互，对现有网络的承载模式、交互机制与服务能力提出前所未有的挑战，传统网络基础设施已难以适配全新的通信范式。作为新型数字基础设施演进的核心方向，云网融合早已成为业界共识。其核心演进逻辑明确了AI对云网技术体系的赋能路径：从“AI驱动云网融合”向“AI原生云网融合”发展。基于云网融合的思路，未来的智能体将不再是运行于云端或应用层的“上层组件”，而是与“云—网—边—端”深度耦合的“网络原生公民”。它们既依托网络提供的泛在连接、通信能力实现自主交互与协同，又以自身智能反哺网络的感知、调度与优化，实现与网络的深度融合、双向赋能。

智能体通信给现有网络带来的挑战

现有网络的供给能力主要集中于数据传输、连接建立及资源调度，难以适配海量智能体的通信需求。这一供需矛盾源于双重维度的变革：在“量变”层面，智能体的规模化部署与协同使得通信节点数量、流量和请求频次呈指数级增长，远超现有网络的承载阈值；在“质变”层面，作为“网络原生公民”的智能体，正推动通信主体、组网架构、交互方式与通信范式发生根本性重构。

智能体通信带来的网络“量变”

图1 互联网模式的演进

在“PC互联网—移动互联网—智能体互联网”的演进历程中，网络连接范式实现了从“连接信息”到“连接人”，再到“连接智能体”的持续升级（如图1所示）。同时，通信节点规模也从最初的亿级逐步增长至当前的十亿级（约50亿）。对于即将到来的智能体互联网阶段，业界已有明确研判：除上述华为预测的智能体数量将增长百倍外，李开复博士也提出“未来可能人均拥有10个AI Agent”的观点。综合此类研判，可保守估算：未来通信节点数量相较于当前水平，将实现10~100倍的量级提升，全网通信节点数量将达到百亿甚至千亿级别。

此外，智能体与人类用户在流量模式上存在显著差异。智能体的流量是持续性的，其感知和学习的过程会不断产生流量，而人类用户通常只在与网络或终端交互过程中产生流量；同时，智能体之间还会产生推理流量。因此，智能体将带来网络整体流量的大幅提升。据工业和信息化部公布的数据，2025年6月人均流量为20.75 GB；而单个智能体的通信流量目前尚无官方统计数据，以较为典型的智能汽车为例，其单日上行流量就超过1000 GB。据此测算，未来智能体的网络上行流量占比将高达40%~50%（预计未来上下行流量比例为1:1，总流量为上行流量的2倍）。

按照数据流量的本地与互联网比例为10:1，以及经数据压缩算法优化、数据监管等因素影响后互联网数据削减率为80%进行计算，十年后网络总流量将是当前的60~600倍。目前全网流量年均增长率约为16.4%，按此增速计算，十年后流量将达到当前的4.6倍。据此推算，由智能体带来的网络流量预计将是当前流量的13倍以上。

智能体通信带来的网络“质变”

智能体作为“网络原生公民”，其通信需求的升级将给网络带来包括通信主体、组网架构、交互方式及通信范式在内的全局性“质变”。

1.通信主体层面：从“以人为中心”到“人机协作共生”。传统互联网的通信主体以人类用户及其操作终端为主，交互逻辑围绕“用户请求—系统响应”展开，终端作为被动执行的辅助工具，缺乏自主交互能力。而智能体具备感知、推理与自主决策能力，能够在极少人工干预下主动发起通信、参与协同，成为网络中拥有独立身份标识的原生通信主体。它通过自主发起、接收并处理交互请求，彻底打破传统人机交互的单向依赖，推动通信模式向人机协同、共生共融的新形态转变。

2.组网架构层面：从“中心化控制”到“分布式自治”。传统网络以核心节点主导决策与资源调度，边缘节点功能受限。而在智能体规模化部署、动态协作的场景下，这种架构不仅面临性能瓶颈，还存在单点失效的风险，难以支撑灵活高效的协同通信。在智能体通信场景中，每个节点（智能体）均具备自主感知与决策能力，可围绕具体任务动态组建协作关系、开展分工协同。这一变化直接推动网络突破中心化架构局限，促使其形成去中心化、自组织的运行模式，并要求网络强化对动态协作场景的适配性，以提升系统的灵活性、鲁棒性与资源利用效率。

3.交互方式层面：从“模数—数模转换间接交互”到“数字—数字直接交互”。传统通信体系主要为“人—机”交互设计，信号需要在模拟形式与数字形式间反复转换才能完成传递，这既适配了人类感知的模拟特性，也形成了依赖转换适配的传输逻辑。而智能体作为自主协作的主体，具备原生数字感知与处理能力，其交互无需经过“模数—数模”转换环节，可直接通过数字信号进行数据传输与语义化交互。这一变革不仅消除了转换过程中的信号损耗与时延冗余，更对网络传输协议提出了新的适配要求：协议体系设计须打破传统的“转换适配型”逻辑，转向支持机器间直接数字交互的轻量化、高兼容架构，以高效承载智能体间的原生数字信号传输与语义化数据交互，简化冗余适配流程，确保交互的实时性与一致性，为智能体协同提供底层协议支撑。

4.通信范式层面：从“连接数据”到“传递意图”。传统互联网以IP地址和URL为核心，聚焦建立数据与资源的位置连接。而智能体通信引入了基于语义理解的意图驱动机制，使通信逻辑从“连接对象位置”转向“支撑任务执行”，网络寻址也从“位置导向”升级为“能力与意图导向”。这种升级要求网络能直接理解并匹配智能体的协作需求，从“数据传输通道”升级为“意图传递与能力匹配平台”，从而全面支撑复杂的智能体协同场景。

“智能体—网络”双向赋能的网络架构解决方案

智能体通信引发的网络“量变”与“质变”，为面向智能体协作的网络架构转型指明了方向。现有网络体系基于传统通信逻辑构建，即使经过局部优化，也难以适配智能体自主协同、意图传递等新型需求，亟须从体系层面进行前瞻性重构。这就要求产业界聚焦大规模分布式智能体的通信范式革新，构建兼具“连接智能体”与“内生智能体”能力的双向赋能型网络架构，为多智能体高效协同提供底层支撑，最终形成有序化、协同化的智能体协作生态。在此演进逻辑下，网络不再是智能体运行的外部承载环境，而是深度融入其“感知—决策—协作”全流程的核心组成部分。对此，我们提出了“智能体原生网络架构”的概念。

智能体原生网络架构

智能体原生网络（AI Agent Native Network）突破了传统网络“连接信息”的定位，转而以“连接智能体”为核心，是面向海量智能体协同需求的新型网络架构范式。其本质是将自主决策、协作学习、动态响应等智能体核心特性深度融入网络架构的设计源头，构建一个支持智能体自主发现、安全通信、高效协作的底层通信与协调框架。其核心价值在于推动网络功能从传递数据信息，向赋能智能体群体的自主协同与智能涌现转变。“智能体原生”的概念有双重内涵：其一，智能体并非仅是网络的外部接入组件，而是网络体系与生俱来的原生组成部分，深度融入“云—网—边—端”全链路；其二，网络架构从设计之初便以智能体需求为导向，原生适配其自主协同、意图传递等核心诉求，能够精准提供定制化支撑服务，实现与智能体的深度协同共生。

智能体原生网络架构采用“横向功能分层+纵向内生能力贯穿”的设计范式（如图2所示），通过功能解耦和能力内生化设计，为大规模、多类型智能体的原生互联与协同提供可扩展的底层支撑。在横向维度，按功能职责划分为基础设施层、互联通信层、协同调度层、意图交互层，各层级协同联动，形成从底层资源支撑到高层意图交互的完整功能链路。在纵向维度，围绕智能、可信、绿色三类系统级内生能力进行统一设计，使相关能力贯穿并深度嵌入各功能层的运行机制与架构逻辑之中，实现跨层协同与全链路能力保障。

图2 智能体原生网络架构

智能体原生网络演进的三个阶段

智能体原生网络的演进遵循通信网络技术迭代的内在规律，通过“适配—融合—重构”的演进逻辑实现阶梯式升级，可分为虚拟承载、混合协同、原生重构三大发展阶段，如图3所示。

图3 智能体原生网络发展阶段

1.虚拟承载阶段：智能体原生网络的第一阶段。该阶段采用纯Overlay方式承载智能体业务，即不改变物理网络设备和协议。智能体需要通过上层协议和算法创新来适配网络传输特性，不能直接操控网络设备或修改网络协议。基于智能体的网络智能运维与管理等能力，则需依赖网络提供的上层接口实现。

2.混合协同阶段：智能体原生网络的第二阶段。该阶段采用“Overlay+Underlay”方式承载智能体业务，即对部分网络节点进行底层智能化改造，引入网元智能体作为网络原生的智能载体，通过转译机制实现网络设备与智能体之间的协同运行。网元智能体可与上层智能体协同决策，但其功能受限于经过改造的网络节点，无法实现全网络的智能协同。例如，功能较复杂的大型网络仍采用Overlay方式进行智能体业务的承载。

3.原生重构阶段：智能体原生网络的第三阶段，也是最终形态。该阶段采用纯Underlay方式承载智能体业务，即从硬件到协议栈均围绕智能体通信需求进行原生设计，实现“网元即智能体，智能体即网元”的深度重构。智能体的意图表达和任务需求被封装为网络协议原语，直接嵌入网络传输与控制流程；网络的运行状态和资源信息则通过智能体原生接口实时同步至智能决策单元，由智能体主导路由、调度、防护与自愈决策，形成智能融合的闭环运行体系。

智能体原生网络的关键技术方向探索

立足智能体原生网络的演进路径，现阶段重点布局并攻坚四大关键技术方向，通过核心技术突破形成规模互联、动态协同、安全可信的多维基础支撑能力，为智能体的跨域、高效、实时协作与自治运行提供核心保障。

一是研究智能体注册发现关键技术。围绕多维标识体系、智能体注册机制及能力发现方法，建立统一的标识注册规范与高效的能力发现机制，实现智能体身份的快速认证、能力的精准匹配及交互的高效完成。

二是研究智能体动态组网关键技术。攻坚基于分布式子网的多智能体灵活组网、集多要素于一体的云网端协同编排技术，实现任务驱动的弹性组网与资源协同，达成云网端一体化协同，满足智能体集群高动态、多任务协作的场景需求。

三是研究智能体的通信协议。围绕标准化接口与协议、轻量化协议栈开展设计和优化，构建高效兼容的智能体通信协议体系，解决网络层、传输层和应用层之间因缺乏统一规范，导致的跨层通信效率低下、信令交互冗余等问题，提升异构智能体间的通信效率与互操作性。

四是研究智能体安全通信机制。围绕通信隔离与流量安全防护开展体系化设计，基于IPv6虚拟以太网（EVN6）技术实现智能体通信网络与公共网络的逻辑隔离，防范越权通信、横向扩散及恶意流量攻击等风险，为规模化多智能体协同提供独立、稳定、可靠的安全通信保障。

为有效承载与落地上述关键技术，可构建面向智能体通信的功能承载节点体系，并以智能体网关作为核心承载实体，形成统一的能力汇聚与调度入口。通过设计智能体网关相应的功能架构并开展原型验证，支撑多类典型应用场景下的智能体交互需求，为智能体原生网络的通信提供保障。

结语

从云网融合的长期演进趋势来看，未来网络不仅要承载连接与算力需求，还要具备对智能体行为模式、核心功能及协作关系的原生支撑能力。智能体原生网络摒弃了以单一应用或平台为中心的设计逻辑，将智能体作为网络的“原生参与者”，通过对智能体协作的感知、理解与赋能，推动网络从“对智能体业务被动支撑”向“与智能体深度融合”升级。这一变革的具体实现路径、协议体系设计及在大规模网络环境下的可行性，将在未来的研究与试验网络中得到进一步验证。后续研究可围绕智能体协作的协议设计、原型研发、通信机制验证等方向逐步推进，通过试验和实践落地架构理念，为云网融合向AI原生演进提供更加坚实的理论与技术支撑。