2026·北京站
AI 正在从回答问题的辅助工具,走向能够理解目标、调用系统并完成任务的工作承担者。当 Agent 真正进入企业流程,挑战不再只是“如何把 AI 做出来”,而是哪些工作可以交给 AI、如何验收结果,以及怎样管理它的权限、成本与风险。 本届 AICon 围绕任务委托、结果验收、规模化运营与能力边界,关注企业流程、知识工程、软件生产、Agent 质量、安全治理、推理基础设施、AI 原生产品及自进化系统等关键实践。分享真实生产环境中的系统规模、任务效果、人工介入、运行成本、失败经验与架构取舍,共同探索企业把任务、权限和责任交给 AI 之后,如何建立持续创造价值的生产体系。

演讲专题

SPECIAL TOPICS

演讲专题

SPECIAL TOPICS

  • Post-Training Engineering|数据、奖励与模型能力塑造

    本专题聚焦任务轨迹与合成数据构建、SFT与偏好优化、RFT与RLVR、Reward Model与模型Grader、Reward Hacking、模型蒸馏及领域小模型,探讨如何建立从数据、奖励、训练到评测、灰度和回滚的工程闭环。
  • 大模型推理与算力调度实践

    本专题聚焦多模型路由、KV Cache、批处理、并发调度、GPU利用率、弹性伸缩与故障切换,讨论如何根据任务质量、延迟、成本和安全要求选择模型与部署方式,构建稳定、灵活、可替换的企业推理基础设施。
  • Knowledge Engineering|让 Agent 理解企业

    本专题重点关注 Ontology 与 Semantic Layer 如何建立企业业务语义,知识图谱如何组织对象与关系,以及多模态知识解析、RAG 与 GraphRAG、Context Engineering、长期记忆和知识治理如何共同为 Agent 提供准确、实时、可追溯且可执行的业务上下文。同时探讨企业知识如何持续更新、授权和评估,让 Agent 不仅能够检索信息,还能够理解业务概念、约束条件与行动边界。
  • Loop & Graph Engineering

    本专题聚焦任务拆分、节点契约、多 Agent 协作、动态路由、状态管理、人工审批与失败恢复,讨论 Agent 如何连接 CRM、ERP、工单、供应链等业务系统,如何划分人与 Agent 的职责,以及如何通过任务成功率、人工介入率、处理周期和业务结果验证系统价值。
  • 智能体评测与生产可靠性探索

    本专题聚焦智能体评测与生产可靠性,讨论如何定义任务成功、构建真实业务评测集,并通过 Tracing、Replay、回归测试和质量 SLO 持续发现系统退化。同时关注长任务中断、重复执行、状态污染、工具失效、人工接管、故障恢复与业务补偿,探索如何建立覆盖测试、运行、监控和事故响应的 Agent 可靠性工程体系。
  • Agent Security|身份、权限与行动安全

    本专题围绕身份、权限与行动三条主线,探讨 Agent 身份注册与委托关系、最小权限与临时凭证、工具及 MCP 信任机制、多 Agent 间的身份传递与权限衰减,以及提示注入、数据泄露和越权行动的运行时防护。我们也将讨论如何按风险对 Agent 行动进行自动放行、人工审批、实时阻断与隔离,如何通过自动化红队持续验证控制有效性,并以全链路审计还原从用户目标、模型决策到工具调用和真实副作用的完整过程。
  • AgentOps|企业 Agent 全生命周期管理

    本专题聚焦 Agent 目录、版本、依赖、部署、监控、回滚与下线,讨论如何管理模型、Prompt、Skill 和知识变更,如何识别重复建设与闲置 Agent,如何衡量使用率、任务成功率和运行成本,以及平台、业务与安全团队如何共同建立 Agent 的规模化生产体系。
  • Self-Evolving Agents|从经验学习到可控进化

    本专题聚焦经验记忆、Prompt 与 Skill 优化、工作流搜索、反馈驱动学习和自修改 Agent,讨论系统如何发现重复问题、生成候选改进,并通过自动评测、人工审批、灰度发布、退化检测和回滚机制实现可控更新。同时厘清当前技术边界:哪些改进闭环已经能够进入生产,哪些仍属于实验室中的递归自我改进。
  • Agentic Software Engineering|从代码生成到软件交付

    本专题聚焦 Spec 驱动开发、研发 Agent 协作、代码库上下文、自动测试、质量门禁、遗留系统改造、安全漏洞与技术债治理,探讨企业如何让 Agent 参与软件交付全流程,并通过清晰的人机分工和验收标准,将 AI 生成的代码转化为可维护、可发布、可持续演进的软件。
  • Personal Agent

    本专题聚焦 Personal Agent 的产品与体验设计,讨论 Context、长期记忆、语音与多模态交互、生成式界面,以及计划呈现、行动确认、人工接管和错误恢复。拟邀请大厂个人助手、Personal Agent 创业团队、AI 产品与交互设计者,以及开放服务生态的实践者,分享产品选择、用户反馈与落地难题。
  • AI 原生架构的演进与治理

    本专题将从架构、工程、服务、模型、成本、安全和稳定性等维度,系统梳理 AI 原生架构治理的关键方法,覆盖 Agent 定义、代码管控、安全约束、成本优化、模型稳定性、Agent 性能、CLI 接口开放与 Skill 规范等核心议题。传统架构聚焦高可用保障,AI 原生架构聚焦智能化可控性。
  • AI 时代的组织重构

    本专题聚焦 AI 时代的组织重构,探讨人与 Agent 如何按「活动」而非「岗位」重新分工,前端、测试等职能如何向端到端负责的全栈闭环小队演进,技术团队与业务团队如何共同推进 AI 落地,以及人才能力模型、绩效评价和责任边界应如何随之调整。我们邀请身处变革一线的团队,分享从职能分层到业务闭环的真实路径、硬闸门设计、遇到的阻力与踩过的坑,推动 AI 从少数人的效率工具,沉淀为可复制、可担责、可持续的组织能力。

联席主席

CO-CHAIR

专题出品人

HOSTS

    郑吉敏

    去哪儿网

    国际酒店 CTO

    周琦

    阿里云

    云原生团队负责人

    盛茂家

    火山引擎

    Viking 团队技术负责人

    杨杰

    荣耀

    首席 IT 技术架构师

    程岩

    快手

    信息安全负责人

    陈舒

    飞猪

    资深技术专家

    余瑶

    飞猪

    资深算法专家

    刘中兵

    快手

    架构治理团队 & AI 架构演进负责人

    郑洋飞

    京东

    高级总监

共创伙伴

PARTNERS

AICon大咖说

What they think about the AICon

  • 当前科技界正经历 AI 技术的重大变革,主要驱动因素包括数据膨胀、算力增强以及AI模型的进步。模型即服务(Model as a Service)将成为科技开发的关键生产元素。
  • 人工智能是未来十年很重要的技术革命与驱动力,这也是小米末来十年的战略核心之一。我认为智能手机是人工智能技术的很大平台,“智能手机+IoT”构建人工智能无限生态。未来,人工智能将无处不在,无所不能。
  • AI 经历了从圣殿到弄堂的快速传播与普及之后,”落地”和”实效”已成为业界和投资界更看重的维度。
  • Al经历了从圣殿到弄堂的快速传播与普及之后,”落地”和”实效”已成为业界和投资界更看重的维度。
  • 周靖人
    阿里云 CTO
  • 崔宝秋
    小米集团副总裁 / 技术委员会主席
  • 吴华
    百度技术委员会主席
  • 颜水成
    前依图科技 CTO

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