专题演讲嘉宾：李元哲

从 ChatGPT 的横空出世，已经过去4年。随着模型能力的井喷式提升，Agent 作为新的研发成员大行其道。然而，Agent 走进大规模微服务，却读不懂系统、找不着代码，引发对 AI 落地瓶颈的再思考，究竟是AGENT不够聪明，还是架构本就不友好？ 在过去，业界的 AI 落地经验分享主要聚焦于 Harness 的打磨与知识库的建设，而关于架构本身可读性的讨论则相对较少。 在今天，许多企业都面临着 Agent 读不懂微服务的问题，本次演讲将揭示常见误区，阐述 AI Friendly 架构的标准与路径，并结合大规模微服务&复杂系统下的实践，解析 AI 不友好架构的前世今生，以“可读性”提升做切入，介绍面向AI Friendly架构的一系列工作。

演讲提纲

1. 引言
   • 微服务 vs 智能体，重识康威定律
   • 走出误区：Harness
   • 走出误区：知识库
2. 走向AI friendly架构
   • 复杂系统的AI之难
   • AI friendly架构究竟在谈什么？
   • AI friendly架构的标准与路径
3. 大规模微服务可读性实践
   • 问题&挑战：AI不友好架构——大规模微服务的前世今生
   • 解法&收益：读得完（系统可读性建设）、读得到（Agentic Search）
4. 总结
   • 方案回顾及其他优化策略
   • AI时代别纠结，Just do it！

听众收益

• 了解到 AI 时代复杂系统面临的共性困境，架构不可读的前因后果
• 通过 Harness 与知识库两类常见误区的剖析，正确认识 AI Friendly 架构的标准与演进路径
• 面向AI Friendly架构，了解大规模微服务的可读性建设与 知识工程Agentic Search 落地实践

演讲亮点

• 视角稀缺：业界都在谈怎么让 Agent 更聪明（Harness、知识工程、SKILL等），本场反过来谈怎么让架构更可读——把康威定律的治理对象从人扩展到 Agent，是 AI 原生架构治理中被忽视的一环
• 真实落地：读得完、读得到双路径来自淘宝闪购大规模微服务的一线实践，而非概念推演。叙事纵深：与 QCon 2024《服务精简归拢》一脉相承——先为人治理微服务，再为 AI 治理可读性，是同一套系统连续多年的演进样本