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全球人工智能开发与应用大会
大会介绍
Introduction
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。多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。AI Product Design｜产品、交互与生成式 UI
本专题聚焦 Agentic Product Design、语音与多模态交互、Computer Use、生成式界面与主动式服务，讨论用户如何表达目标，Agent 如何呈现计划和执行进度，哪些行动必须确认，发生错误后如何解释、接管与恢复，以及 AI 产品如何建立信任、形成使用习惯并创造新的商业价值。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 产品出海｜产品、增长与商业化实践
本专题聚焦市场选择、需求验证、产品本地化、海外获客、定价支付与合规，邀请实战团队复盘首批用户、增长数据、成本控制与失败经验，讨论 AI 产品如何从上线走向可持续经营。
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