专题演讲嘉宾:高原

句子互动CTO

句子互动联合创始人 & CTO,10 年 AI 行业从业者,福布斯中国青年海归菁英 100 人,Sam Altman 在 Y-Combinator 带的最后一届校友,奇绩创坛 S23 校友,华为云 HCDE,Bot Friday Club 活动发起者之一,2w+ Star 开源社区 Wechaty 核心 Contributor,前 Amazon、Expedia 全栈工程师。

by 高原

句子互动
CTO

当前 Agent 技术正在经历从工作流式向自主规划式的转型,但在真实的企业应用中,更多的是对可控性的要求,所以我们发现这两类 Agent 在企业落地中都有各自可以发挥的场景,并且还有可能做联动和补充。工作流 Agent 可以负责实际完成某些具体岗位的任务,而自主 Agent 有机会成为“Agent 工厂”,帮助构建和优化大规模可控、可演化的工作流 Agent。

演讲提纲:

  1. 企业级智能体范式
  • 2025 Agent 的发展方向
  • 企业场景中 Agent 落地现状

  • 企业 Agent 的下一步是什么?

  1. “Agent 工厂”的提出:让智能体优化智能体
  • 什么是 Agent 工厂?

  • 为什么企业需要 Agent 工厂?

  1. Agent 工厂核心能力模型
  • 日志感知能力

  • 偏差识别能力

  • 流程建模能力

  • 优化建议生成

  • 自动迭代与测试

  1. Agent 工厂架构设计
  • 数据感知层

  • 智能分析层

  • 流程建模与优化层

  • 执行与反馈层

  1. 落地挑战与未来展望
  • 流程抽象困难

  • 数据隐私与安全问题

  • 版本管理与灰度发布机制

  • 从做 Agent 到培养 Agent 的转变

  • 企业新角色与新岗位机会

您认为,这样的技术在实践过程中有哪些痛点?

  • 企业流程如何结构化表达形成 Agent 工作流?
  • 如何自动化发现 Agent 执行中的缺陷?
  • 如何让“优化建议”具备可执行性以及如何执行“优化建议”?
  • Agent 优化后的版本如何发布与回滚?

您的演讲有哪些前沿亮点?

  • 首次系统性提出“Agent 工厂”的能力模型
  • 融合了自主 Agent 与工作流 Agent 的协同范式
  • 构建企业级 Agent 群体的进化机制蓝图

听众收益:

  • 理解企业中 Agent 落地为何困难,又如何突破
  • 掌握“Agent 工厂”的设计方法与技术构成
  • 获取企业 AI 架构演进中的关键思路与落地方向
  • 获得构建“智能体进化系统”的组织层启发

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