摘要：随着大国竞争背景下空中作战节奏持续加快，传统依赖人工的作战指挥模式面临响应滞后与信息过载等严峻挑战。本文系统梳理了美国空军先进作战管理系统（ABMS）框架下的重点成果——StarSage智能体AI作战管理系统，从技术架构、核心功能、演习验证及军方应用等维度进行介绍。文章旨在呈现StarSage如何通过人机协同范式转型，为未来战术指挥控制提供智能化解决方案。

关键词： 人工智能；智能体；作战管理；StarSage；ABMS

StarSage是由Raft公司在美国空军先进作战管理系统（ABMS）“转型作战管理框架”下开发的一款智能体（Agentic）AI作战管理系统，旨在模拟并增强人类空中作战指挥官（ABM）的决策与执行能力。其设计目标并非完全取代人类，而是通过承担繁重的战术层任务，使人类指挥官能够专注于更复杂的战略决策，从而实现“从人力密集操作（in-the-loop）向人力监督决策（on-the-loop）”的转型。

在技术架构方面，StarSage基于现代微服务架构构建，当前运行于AWS GPU实例上，支持根据任务需求灵活扩展GPU或CPU算力。该系统已成功在边缘侧商用硬件上完成测试，具备在实战环境中部署的可行性。其核心交互方式融合了语音、数据链（如LINK-16）及API接口，能够与现有空军战术系统（如TOC-L、DMOC仿真网络）实现互联互通。

核心能力

在功能层面，StarSage已展现出以下四项关键任务执行能力：

1.任务信息查询

通过解析非密级USMTF格式的空中任务指令（ATO），结合大语言模型（LLM）与自定义解析器，可向飞行员实时应答关于机型、执勤时间、起飞机场等任务信息，并具备扩展至C2IMERA等数据库的能力，以支持基地状态查询等场景。

2.兵力清点

模拟执行传统由预警机（AWACS）或控制报告中心（CRC）完成的“签到”流程，自动汇总打击编队各单元的到位情况，并在确认全员就绪后通过语音或数据链向指挥官发送任务执行许可。

3.战术控制

综合利用模拟雷达、敌我识别（IFF）与战术数据链信息，依据AFTTP 3-1标准生成态势通报（如编队形态、方位、高度及敌机型号），并以语音方式广播。系统通过算法实时计算态势参数，响应时间仅1—2秒，显著优于传统人工判断所需5秒以上的操作周期。

4.任务报告接收与转发

支持接收空中编队发来的结构化任务报告（如改进型六行报告），自动解析并转换为结构化数据，随后通过文本通道、聊天服务器、邮件或API接口转发至指挥与后勤节点，从而大幅缩短作战反馈链条，避免因通信延迟或人员不足导致的后勤决策滞后。

测试情况

1.“融合项目”（PC-C5）演习

2025年5月8日，Raft公司宣布其智能体人工智能系统StarSage成为首个能够与美国空军分散的战术系统连接、通信并跨系统运行的智能体人工智能系统，证明了其作为未来战术指挥与控制技术的价值。

在2025年“融合项目”（PC-C5）演习期间，StarSage系统通过两套空军控制与报告中心（CRC）轻型战术作战中心（TOC-L）单元与战术资产建立了连接，其中一套部署在关岛，另一套部署在内利斯空军基地。这是智能体人工智能首次通过分布式架构将两套美国空军现役战术武器系统连接起来。

此次演习期间，StarSage还首次接收并响应了一名人类乘员的实时信息请求，清晰精准地提供了战斗管理指挥控制信息。之后，人类操作员证实，尽管存在静电干扰、反馈回路和通信质量不稳定等问题，StarSage与人类之间的语音通信表现出极高的准确性和清晰度。

StarSage也成为首个使用实时无线电与TOC-L通信服务器进行交互的智能体人工智能系统。这得益于Raft软件工程师发现并解决了系统中一个此前未知的过滤器问题。StarSage还连接到空军首屈一指的仿真网络——分布式任务作战中心（DMOC），在那里它成功地与现场飞行员进行了通信，并提供了战术控制。

2.美国国防部联合演习

2025年8月，在美国国防部的一次联合演习中，美国战斗机飞行员首次接受了人工智能“空中作战管理系统”的指挥。此次测试使用了Raft公司的StarSage战术控制系统，应用于F-16、F/A-18和F-35战斗机，旨在评估新型武器系统、通信和作战管理技术。该系统通过提供一对一支持，将飞行员的响应时间从几分钟缩短到几秒钟。

测试期间，飞行员通过StarSage系统确认任务进度，系统会将飞行员的报告与传感器数据和空中任务指令进行交叉核对，最终确认所需飞机已升空。随后，当飞行员请求进行威胁评估时，人工智能系统发出“图像呼叫”（picture call），识别出一个由五架敌机组成的密集编队——这是人工智能首次在空中提供实时战术感知。

3.“人机协作决策优势冲刺”（DASH）

2025年4月底，在美国内华达州拉斯维加斯霍华德·休斯运营中心（H2O）举行的美国空军“人机协作决策优势冲刺”（DASH）演练中，Raft公司成功演示了其智能体人工智能作战管理系统StarSage和轻量级人工智能平台[R] AI任务系统（[R] AIMS）。[R] AIMS可将数据、人工智能智能体以及大型语言模型融合到一个统一的生态系统中。

此次演练中，StarSage提供自主指挥控制能力，而[R] AIMS则为操作人员提供特定任务的人工智能功能，以增强在动态环境中的速度、清晰度和信心。这两个平台协同处理模拟的雷达、数据链、聊天和语音信息，以识别威胁、生成战斗效果并分配友军飞机任务，所有操作均在全程人工监督下进行。

美国空军根据速度、准确性、完整性和操作员信心等关键指标对Raft公司的平台进行了评估。StarSage在两秒内识别并响应敌方编队的成功率高达99%，并能根据操作员的反馈实时调整算法，从而突破了实时人机协作的极限。

Raft在美国军方的应用

Raft已为美国多项军事现代化项目提供支持。2023年，美国空军网络作战部门选择Raft开发软件工厂，并以美国国防部Platform One解决方案为基础，以支持美国空军的数字化现代化工作。

2025年8月，Raft公司宣布获得美国空军“国家能力战术开发”（TENCAP）HOPE 2.0合同，支持美国空军持续推进美国天基资产的部署，将战略情报转化为战术前沿的行动支撑。具体为利用卫星数据和《美国法典》第五十条款所包含的情报资源，增强态势感知能力，缩短决策延迟，并使部队能够更灵活地应对动态威胁环境。Raft公司将提供一系列赋能技术，以增强美国空军运用天基情报的能力：一是Raft数据平台（[R]DP），一个统一的数据转换层，可将天基情报和其他国家级情报融合为一个连贯的实时作战图景；二是Raft应用平台（[R]AP），一个安全且支持DevSecOps的环境，旨在快速部署跨所有密级的关键任务应用；三是为支持IL2至IL6+环境而构建的敏捷模块化架构。

此外，作为洛克希德·马丁公司牵头的美国陆军下一代指挥控制（NGC2）系统开发联盟的成员，Raft提供其数据平台作为NGC2的基础数据层，并辅以人工智能任务系统。2026年8月19日，Raft公司宣布获得美国陆军授予的一份为期五年、价值9900万美元的合同。该合同为Raft软件平台、数据集成、安全计算基础设施以及一系列全面的支持服务的采购和管理建立了一条企业级途径。

结语

StarSage具备任务信息查询、兵力清点、战术控制与任务报告转发四大核心能力，响应速度与准确性显著优于人工操作。该系统已通过“融合项目”、美国国防部联合演习及DASH演练等多轮实战化验证，成为首个连接现役战术系统并实现语音交互的智能体AI。

其对ABMS的支撑作用体现在三个层面：一是在战术边缘提供实时态势感知与决策辅助，填补人力缺口；二是通过微服务架构与数据链集成，打通分散系统间的信息孤岛，助力“联合全域指挥控制”（JADC2）愿景落地；三是以算法驱动的自动化流程，缩短从感知到行动的OODA循环周期，为美空军实现“从人力密集操作向人力监督决策”的转型提供了关键技术路径。