de.wedoany.com-Bericht: Akademiemitglied Wu Hequan von der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften wies auf der China Internet Conference 2026 darauf hin, dass die KI-native Neustrukturierung des Internets von der unteren Architekturebene ausgeht. Das Netzwerk dient nicht nur als Informationsübertragungskanal, sondern wird zur zentralen Basis für den Betrieb großer Modelle und intelligenter Agenten. Als Dienstleistungsträger, der Technologie und Industrie verbindet, treiben intelligente Agenten die tiefgreifende digitale und intelligente Transformation in allen Branchen voran.
Wu Hequan erklärte, dass große Modelle sich auf das Wissensverständnis konzentrieren, jedoch bei der Ausführung spezifischer Aufgaben an Präzision mangeln. Intelligente Agenten gleichen dieses Defizit aus, indem sie externe Werkzeuge aufrufen, durch geschlossene Rückkopplungsschleifen Erinnerungen verfestigen und mit anderen intelligenten Agenten interagieren und kooperieren. Ein intelligenter Agent ist ein Verbund aus „großem Modell + Gedächtnissystem + Werkzeugaufruf + Planungsfähigkeit". In Form eines leichtgewichtigen Programms wandelt er das große Modell in einen ausführenden Agenten für spezifische Aufgaben um. Bei komplexen Aufgaben reicht die Fähigkeit eines einzelnen intelligenten Agenten nicht aus; es ist die Einführung eines Multi-Agenten-Kooperationsmechanismus erforderlich, um eine gemeinsame Nutzung von Werkzeugketten und Erfahrungen zu ermöglichen und einen Synergieeffekt von 1+1 größer als 2 zu erzielen. Wenn intelligente Agenten vollständig mit dem Internet verbunden sind, bilden sie ein intelligentes Internet, das in einer offenen Umgebung zusammenarbeitet.
Im Zeitalter der intelligenten Agenten wird der Anteil des KI-bezogenen Datenverkehrs am globalen IP-Verkehr 60 % übersteigen. Der Anteil des Datenverkehrs im Zusammenhang mit intelligenter Rechenleistung wird allmählich zunehmen, wobei der Inferenzverkehr im Jahr 2030 mehr als 60 % des KI-Verkehrs ausmachen wird. In China wird der Anteil des Dialogverkehrs am Token-Verkehr von etwa 50 % auf 12 % sinken, während intelligente Agenten und Dienste etwa 75 % ausmachen werden, wobei der Großteil des Datenverkehrs innerhalb von Rechenzentren konzentriert ist. Dieser Bedarf an hohem Datenvolumen, niedriger Latenz und hoher Bandbreite treibt die Neustrukturierung des Internets in Richtung KI-Nativität voran, die sich von „Host-zu-Host-Verbindung + Informationsverbindung" zu „Agentenverbindung + Fähigkeitsverbindung" erweitert. KI-Fähigkeiten sind nicht mehr extern angebunden, sondern in die einzelnen Netzwerkschichten eingebettet. Auf der unteren Ebene verstärken optische Netzwerke die extrem große Bandbreite und extrem niedrige Latenz; die Sicherungsschicht führt FlexE für flexible Slicing und niedrige Latenz ein; die Netzwerkschicht realisiert auf Basis von IPv6 und SRv6 eine einheitliche Übertragung, bedarfsorientierte Adressierung und Dienstqualitätsisolierung; die Transportschicht ersetzt traditionelles TCP durch RDMA und gewährleistet hochpriorisierte Dienste durch Überlastungsvorhersage. Die neu hinzugefügte intelligente Kommunikationsschicht unterstützt Agentenprotokolle wie A2A/MCP und realisiert die Registrierung, Erkennung, Authentifizierung und Multi-Agenten-Kooperation; die semantische Intentionsebene vereinheitlicht die Interpretation multimodaler Absichten und bildet Fähigkeiten zur Wissensgraphen- und Modellressourcenaushandlung ab. Die Anwendungsschicht fügt die Protokolle A2A, MCP und ANP hinzu und stärkt die Fähigkeiten von „Modell als Dienstleistung" und des Agenten-Scheduling-Gateways. Die Identifikation, Registrierung und Authentifizierung intelligenter Agenten sind entscheidend; es gibt sowohl zentralisierte Modi (über Datenbankabfragen und Aushandlung) als auch dezentrale DID-Modi (über die Generierung eindeutiger Nummern und überprüfbarer Berechtigungsnachweise). Am Beispiel von 6G sind KI-Fähigkeiten bereits verteilt in Endgeräte, Basisstationen, Steuerungsebene und Datenebene eingebettet und unterstützen Datenerfassung, -weitergabe, -training und föderiertes Rechnen, was die praktische Ausrichtung der wechselseitigen Befähigung von „KI für Netzwerke" und „Netzwerke für KI" demonstriert.
Die Fähigkeiten intelligenter Agenten-Endgeräte verbessern sich stetig. Für Unternehmen (B2B) können durch die Bereitstellung universeller intelligenter Agenten mit Selbstevolutionsfähigkeit und branchenspezifischer intelligenter Agenten, kombiniert mit verschiedenen Formen wie eingebetteten, leichtgewichtigen und vertrauenswürdigen autonomen Agenten, eine Prozessautomatisierung, der Aufbau branchenspezifischer Expertensysteme, die Förderung der Multi-Agenten-Kooperation und die Unterstützung von Embodied-AI-Anwendungen effektiv realisiert werden. Hinsichtlich des Einführungstempos werden Szenarien wie intelligenter Kundenservice und Marketing, IT-Betrieb, Forschung und Entwicklung, Datenanalyse, Finanzen, Personalwesen und Rechtsabteilungen zuerst starten. Diese Anwendungen weisen geringe Unterschiede in den Anforderungen zwischen verschiedenen Branchen auf und sind stark verallgemeinerbar und replizierbar. Die Fertigungs- und Produktionsprozesse sind stark mit den Branchenmerkmalen verbunden, daher benötigen ihre Anwendungen noch eine längere Zeit der Entwicklung und Reifung. Wu Hequan wies darauf hin, dass in den kommenden Jahren die branchenorientierten Anwendungen intelligenter Agenten nach und nach ihren industriellen Wert freisetzen und einen beträchtlichen Skaleneffekt bilden werden.
KI-native Internetdienste zeichnen sich in ihren Interaktionsmerkmalen durch semantische Multimodalität aus, in ihrer Dienstform durch intelligente Agenten als zentrale Ausführungseinheiten, in ihren Verkehrsmerkmalen durch eine gemeinsame Steuerung von Rechenleistung und Semantik, in der Produktbereitstellung durch das Modell „Modell als Dienstleistung + Agent als Dienstleistung", im Geschäftsmodell durch eine Abrechnung basierend auf Rechenleistung, Token und Ergebnissen, und in den Betriebsmerkmalen durch einen vollständig selbstoptimierenden Kreislauf als Kernmechanismus. Von 2025 bis 2030 wird erwartet, dass der Marktumfang der Kern-Internetdienste umfassend expandiert, wobei das Wachstum in einigen Teilsegmenten voraussichtlich über 100 % liegen wird. In Zukunft, mit der tiefgreifenden Integration intelligenter Agenten und der kontinuierlichen Freisetzung von Dienstfähigkeiten, wird erwartet, dass Internetdienste auf den Ebenen Effizienz, Szenario und Erlebnis einen systemischen Sprung machen. Angesichts des Trends zur KI-Nativität durchlaufen Internetunternehmen einen systemischen Wandel und expandieren beschleunigt in Bereiche wie Rechenleistung, Modelle, Daten und Sicherheit, einschließlich der Bereitstellung von Rechenleistung, der Umwandlung in Modellanbieter und Agentendienstanbieter, der Erschließung des Werts bestehender Traffic-Bestände und der Erweiterung zu Daten-dienstanbietern. Datendienste umfassen vielfältige Geschäfte wie die Bereitstellung von Ressourcendaten, die technische Verarbeitung von Daten und den Betrieb von Daten im Umlauf; Sicherheitsdienste können sich ebenfalls als eigenständige Dienstform entwickeln. Führende traditionelle Internetplattformen, vertikale KI-native Unternehmen sowie kleine und mittlere Internetunternehmen haben unterschiedliche strategische Positionierungen und Entwicklungspfade herausgebildet.
Wu Hequan wies darauf hin, dass intelligente Agenten ein wichtiges Merkmal der Ära des intelligenten Internets sind. Ihre Entwicklung hat die anfängliche Phase der Prompt-Engineering bereits überschritten und bewegt sich nun in Richtung der Phase des Context-Engineering. Im Context-Engineering muss das System über Fähigkeiten zum Aufrufen von Werkzeugen, zum Abrufen von Erinnerungen und zum dynamischen Management verfügen, was die Beurteilung des Abrufzeitpunkts, die Formulierung von Informationslade-strategien und die Planung von Ausführungspfaden umfasst. Im nächsten Schritt werden intelligente Agenten offiziell in eine völlig neue Entwicklungsphase der Control-Suite-Engineering eintreten. Die zukünftige Evolution intelligenter Agenten wird sich auf die systemische Optimierung der Modellbetriebsmechanismen konzentrieren, einschließlich der Optimierung der Übergangszeitpunkte zwischen Inferenz- und Ausführungsprozessen, der iterativen Schleifensteuerungslogik sowie des wissenschaftlichen Aufbaus der Anzahl der Aufrufe, der Typenauswahl und der Arbeitsteilung bei der koordinierten Planung über mehrere Agenten hinweg. Die KI-native Architektur ist im Vergleich zum traditionellen externen Anbindungsmodell besser geeignet, die technischen Anforderungen des Agenten-Suite-Engineering zu erfüllen. Das Wesen der KI-nativen Technologie liegt darin, die systemische Neustrukturierung der Internetarchitektur von der unteren Ebene aus voranzutreiben, nicht nur eine lokale Verbesserung auf der Anwendungsebene. Derzeit befindet sich die KI-native Technologie noch in einem frühen Entwicklungsstadium; die Erkundung technischer Wege und Geschäftsmodelle ist noch nicht abgeschlossen. Wu Hequan erklärte, dass ICT-Unternehmen am strategischen Einstiegspunkt der KI-Nativität sowohl vor großen Chancen als auch vor vielen Herausforderungen stehen. Nur durch das Erfassen des Trends und aktive Innovation können sie im neuen Zyklus der Internetveränderung einen Wettbewerbsvorteil aufbauen und die umfassende Ankunft der neuen Ära des intelligenten Internets besser begrüßen.
