专题演讲嘉宾：刘秀婷

本演讲源自蚂蚁数科企业级 AGI 转型的真实实践。面对"多产品、多场景、组合交付"的 ToB 复杂度挑战，团队探索从"AI 辅助"到"AI 原生"的研发范式变革，首创"AGI 研发指数"与"SIGN 成熟度模型"两大度量体系，构建"Agent In The Loop, Human On The Loop"人机协同新范式。内容将完整公开 AGI 研发体系重塑的方法论、组织进化路径及关键踩坑经验，包括 AGI 研发脚手架、多 Agent 研发自主智能体、苏格拉底式六层质量追问、三角组织保障等可落地方案，为技术管理者提供 AI 原生转型的可复用路线图与 ROI 评估框架。

演讲提纲：

1. 从工具到原生：数科 AGI 变革实践之路（破题）
   • TOB 企业的“困难模式”：多产品 × 多场景 × 组合交付的复杂度、多样性挑战；网格化组织，统一赋能难度高、AGI 提效定义不一；
   • 传统做法的局限：AI 辅助仅提升编码速度，流程与组织纹丝不动
   • 解法框架：两大坐标体系 → 研发体系重塑 → 组织全面原生进化
2. 建立两大坐标体系：AGI 研发进化目标拆解
   • AGI 研发指数（纵向 · 面向部门）：研发 AI 驾驭的基础能力 —— 能力深度
   • SIGN 研发成熟度模型（横向 · 面向产研单元）：端到端研发体系 —— 协同链路双轴交叉：从"个人提效"升级为"组织级提效"
3. 人机协同新范：Agent In The Loop, Human On The Loop
   • Agent In The Loop —— 让 AI 进入研发主路径
     • DTazzi 原生工程脚手架
   • Human On The Loop —— 用"约束"把 AI 拉回人设想的路径
     • 典型方案:苏格拉底式六层质量追问
   • 研发范式转变：从工具使用到知识资产化，领域技能多人复用/迭代，范式转变为赋能和把控
4. 组织全面 AI 原生进化
   • 独创SIGN 研发成熟度模型（ L1–L5等级）
   • 三角组织保障：建立AGI 委员会 + 护航员 + 辅导员
   • 文化运营组合拳:氛围、Tokens激励、最佳实践
5. 回答 AGI 的 "R"： ROI探索与避坑指南
   • 为什么 "R" 是企业级 AGI 落地最难一题
   • 数科的ToB企业级 ROI 答卷
   • 关键踩坑与可复用的经验
   • AI 原生 × ToB 技术深度融合愿景

听众收益：

• 一套企业级 AGI 原生研发组织塑造的完整作战地图：包含目标设定、AGI快速能力导入、 L1 到 L5 的升级路径、组织运营保障、价值度量。
• 可复用的度量体系：AGI 研发指数与 SIGN 成熟度模型的完整设计逻辑，可直接用于评估团队 AI 原生水平 
• 人机协同最佳范式：Agent In The Loop, Human On The Loop、六层质量追问等具体实践方法，避免"AI 失控"风险 
• 避坑指南：首次公开企业AGI 落地过程中的关键踩坑与应对策略，节省探索成本 
• ROI 评估框架：如何量化 AI 原生转型的组织级收益，回答企业最关心的投入产出问题