NVIDIA представила инструменты для автономных AI‑агентов в телеком‑операциях

Телеком‑операторы все активнее используют генеративный ИИ, чтобы автоматизировать управление сетями, обслуживание клиентов и внутренние процессы. Пока основной эффект связан с задачной автоматизацией. Системы ускоряют отдельные шаги, но анализ результатов и дальнейшие решения по‑прежнему остаются за людьми. При этом отрасль постепенно движется к более автономной модели: предполагается, что AI‑агенты смогут сами отслеживать проблемы и координировать изменения между сетевыми, IT и бизнес‑системами.

Как сообщает NVIDIA Blog, компания вместе с партнерами показывает ключевые элементы такой архитектуры на TM Forum’s DTW Ignite 2026 в Копенгагене. Подход строится на сочетании синтетических данных, специализированных моделей для телеком‑домена, защищенных сред выполнения агентов и симуляций. В материале также приводится оценка: 54% операторов считают главным барьером для внедрения ИИ проблемы с данными. Наиболее ценные сетевые и клиентские данные слишком чувствительны, поэтому их нельзя напрямую использовать в обучении.

SoftBank Corp. пытается обойти это ограничение с помощью технологий NVIDIA NeMo Safe Synthesizer и NVIDIA NeMo Anonymizer. Они позволяют создавать синтетические наборы данных, которые сохраняют структуру и распределение реальных данных о производительности и конфигурации сети. Эти данные применяются для дообучения собственного large telecom model и для разработки специализированных сетевых агентов. Параллельно NVIDIA предлагает NVIDIA NemoClaw blueprints и NVIDIA OpenShell secure runtime. Эти инструменты задают агентам политики безопасности и обеспечивают изолированный доступ к системам оператора.

Партнеры компании уже проверяют такие решения на практических сценариях. AdaptKey вместе с операторами пилотирует защищенных долгоживущих агентов для self‑healing 5G network operations. Они обнаруживают проблемы безопасности и соединения и отправляют запросы на исправление в AdaptKey’s KeySmith platform. Платформа координирует диагностику и применение проверяемых исправлений в core, radio access network (RAN) и billing systems. Amdocs показывает агентов для proactive customer‑care, включая помощь в роуминге, а также агентов анализа данных, которые оценивают готовность клиентов к миграции на новые платформы биллинга и бизнеса. NTT DATA, в свою очередь, использует NVIDIA Nemotron open models вместе с NemoClaw для создания долгоживущих агентов, способных заранее обнаруживать деградацию сети.