Репортаж от Wedoany，Академик Китайской инженерной академии У Хэцюань на Китайской интернет-конференции 2026 года отметил, что реконструкция интернета на основе AI-native разворачивается с самого нижнего уровня архитектуры. Сеть становится не просто каналом передачи информации, но и ключевой платформой для работы больших языковых моделей и интеллектуальных агентов. Агенты, как сервисный носитель, соединяющий технологии и промышленность, стимулируют глубокую цифровую и интеллектуальную трансформацию во всех отраслях.
У Хэцюань заявил, что большие языковые модели фокусируются на понимании знаний, но им не хватает точности при выполнении конкретных задач. Агенты восполняют этот недостаток за счет вызова внешних инструментов, накопления памяти через замкнутую обратную связь, а также взаимодействия и сотрудничества с другими агентами. Агент — это комплекс «большая языковая модель + система памяти + вызов инструментов + способность к планированию», который в виде легковесной программы превращает большую языковую модель в исполнительного агента для решения конкретных задач. При столкновении со сложными задачами возможностей одного агента недостаточно, требуется внедрение механизма кооперации множества агентов для обмена инструментальными цепочками и опытом, что создает синергетический эффект, когда 1+1 больше 2. Когда агенты полностью подключаются к интернету, формируется интеллектуальный интернет, работающий в открытой среде на основе совместных действий.
В эпоху агентов доля AI-связанного трафика в глобальном IP-трафике превысит 60%, а доля трафика, связанного с интеллектуальными вычислениями, будет постепенно увеличиваться. При этом трафик логического вывода к 2030 году составит более 60% AI-трафика. В Китае доля диалогового трафика в Token-трафике снизится примерно с 50% до 12%, в то время как агенты и связанные с ними сервисы будут занимать около 75%, причем большая часть трафика будет сосредоточена внутри центров обработки данных. Этот спрос на большой объем трафика, низкую задержку и высокую пропускную способность подталкивает интернет к реконструкции в направлении AI-native, расширяясь от «взаимосвязи хостов + взаимосвязи информации» до «взаимосвязи агентов + взаимосвязи возможностей». Возможности AI больше не являются внешним дополнением, а встраиваются во все уровни сети. На нижнем уровне оптические сети усиливают сверхширокую полосу пропускания и сверхнизкую задержку; на канальном уровне внедряется FlexE для гибкого разделения и низкой задержки; на сетевом уровне на основе IPv6 и SRv6 реализуется унифицированная передача, адресация по требованию и изоляция качества обслуживания; на транспортном уровне RDMA заменяет традиционный TCP, обеспечивая приоритет высокоприоритетного трафика за счет предварительного обнаружения перегрузок. Добавленный уровень интеллектуальной связи поддерживает протоколы агентов, такие как A2A/MCP, реализуя регистрацию, обнаружение, аутентификацию агентов и координацию множества агентов; уровень семантических намерений унифицирует интерпретацию мультимодальных намерений, формируя возможности для согласования графов знаний и ресурсов моделей. Прикладной уровень дополнен протоколами A2A, MCP, ANP, усиливающими возможности Model-as-a-Service и шлюза для диспетчеризации агентов. Идентификация, регистрация и аутентификация агентов являются ключевыми; существуют как централизованные модели (через запросы к базам данных и согласование), так и децентрализованные DID-модели (через генерацию уникальных идентификаторов и проверяемых учетных данных). На примере 6G возможности AI уже распределенно встроены в терминалы, базовые станции, плоскости управления и данных, поддерживая сбор, передачу, обучение данных и федеративные вычисления, демонстрируя практическое направление двустороннего усиления «AI for Network» и «Network for AI».
Возможности агентных терминалов постоянно растут. Для корпоративного сектора (To B) путем развертывания универсальных агентов с возможностью самоэволюции и отраслевых специализированных агентов, в сочетании с такими формами, как встраиваемые, легковесные и доверенные автономные агенты, предприятия могут эффективно автоматизировать процессы, создавать отраслевые экспертные системы, способствовать совместной работе множества агентов и поддерживать приложения воплощенного интеллекта. С точки зрения темпов внедрения, первыми запустятся сценарии, такие как интеллектуальное обслуживание клиентов и маркетинг, ИТ-эксплуатация, исследования и разработки, анализ данных, финансы, управление персоналом и юридические услуги. Эти приложения имеют небольшие различия в потребностях между разными отраслями, обладают высокой универсальностью и воспроизводимостью. Производственные звенья, будучи тесно связанными с отраслевыми особенностями, все еще требуют длительного времени для развития и накопления. У Хэцюань отметил, что в ближайшие годы отраслевые приложения агентов будут постепенно раскрывать свою промышленную ценность, формируя значительный эффект масштаба.
AI-native интернет-сервисы характеризуются семантической мультимодальностью в аспекте взаимодействия, агентами как основными исполнительными единицами в форме обслуживания, совместным движением вычислительных мощностей и семантики в характеристиках трафика, моделью «Model-as-a-Service + Agent-as-a-Service» в доставке продуктов, оплатой на основе вычислительных мощностей, токенов и результатов в бизнес-моделях, и механизмом замкнутого цикла самоэволюции по всей цепочке в операционных характеристиках. С 2025 по 2030 год ожидается всестороннее расширение рынка основных интернет-услуг, причем рост в некоторых сегментах может превысить 100%. В будущем, с углубленным внедрением агентов и непрерывным высвобождением сервисных возможностей, интернет-сервисы, как ожидается, совершат системный скачок в эффективности, сценариях и пользовательском опыте. Перед лицом тенденции AI-native интернет-компании переживают системную трансформацию, ускоряя развитие в направлениях вычислительных мощностей, моделей, данных и безопасности, включая предоставление вычислительных мощностей, превращение в поставщиков моделей и сервисов агентов, извлечение ценности из существующего трафика и расширение в сторону поставщиков услуг по работе с данными. Услуги по работе с данными охватывают такие разнообразные виды деятельности, как ресурсное предоставление данных, техническая обработка данных и операционная деятельность по обороту данных. Услуги безопасности также могут развиваться как самостоятельная форма сервиса. Ведущие традиционные интернет-платформы, вертикальные AI-native компании и малые и средние интернет-предприятия формируют дифференцированные стратегические позиции и пути развития.
У Хэцюань указал, что агенты являются важной характеристикой эпохи интеллектуального интернета. Их эволюция уже прошла начальный этап инженерии подсказок (prompt engineering) и вступает в этап инженерии контекста (context engineering). В инженерии контекста система должна обладать способностями к вызову инструментов, извлечению и динамическому управлению памятью, что включает оценку момента для поиска, разработку стратегии загрузки информации и планирование пути выполнения. На следующем этапе агенты официально войдут в совершенно новую стадию развития — инженерию управляющих комплектов (control suite engineering). Будущая эволюция агентов будет сосредоточена на системной оптимизации механизмов работы моделей, включая оптимизацию моментов перехода между процессами логического вывода и выполнения, логики управления итеративными циклами, а также научное построение количества вызовов, выбора типов и схем разделения труда при координации множества агентов. Архитектура AI-native по сравнению с традиционной моделью внешнего дополнения лучше адаптируется к техническим требованиям инженерии агентных комплектов. Суть технологии AI-native заключается в продвижении системной реконструкции архитектуры интернета с самого нижнего уровня, а не в локальных улучшениях на прикладном уровне. В настоящее время технология AI-native все еще находится на ранней стадии развития, и исследования как технических путей, так и бизнес-моделей еще не завершены. У Хэцюань отметил, что, находясь на стратегическом входе в AI-native, ИКТ-компании сталкиваются как с большими возможностями, так и со многими вызовами. Только улавливая тенденции и активно внедряя инновации, они смогут установить конкурентные преимущества в новом раунде интернет-трансформации и лучше встретить наступление новой эры интеллектуального интернета.
