研发智能体与数字员工_ 从工具到队友-2026北京站_QECon全球软件质量效能大会-橙柚科技

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北京站 · 10月16-17日

上海站 · 9月4-5日

深圳站 · 5月22-23日

专场：研发智能体与数字员工：从工具到队友

本专场聚焦研发智能体、数字员工的落地路径与实战落地经验。早期各类智能工具只能完成代码补全、表单填写、固定流程重复执行这类简单工作，只能依照单次指令完成任务，能力提升空间已经很有限；传统自动化工具只能执行提前设定好的步骤，没办法灵活应对业务变化，复杂工作很难顺畅推进。研发智能体与数字员工囊括了上述两类能力，形成更完整的落地体系，为研发、办公场景搭建可灵活适配的自动化协作体系，支撑大批量、长期稳定、贴合业务需求的企业数字化落地。本专场将分享一线落地经验，涵盖研发全流程智能体搭建、数字员工任务自主拆分、人机分工协作模式、多岗位数字员工联动、业务动态适配调整、权限风险管控、规模化部署运维等落地内容。

专场出品人：李庆丰

新浪微博高级总监

新浪微博高级总监、新浪集团技术委员会委员，负责微博基础架构技术研发，以及信息流、流媒体等核心业务的工程架构与技术研发，同时负责微博AI提效工具研发及业务落地。
在高可用架构、云原生、流媒体和AI工程化应用等领域拥有丰富的技术研发与团队管理经验。现兼任中国计算机学会TF架构SIG主席、腾讯云TVP。

陈妍佳

百度资深工程师

百度商业广告质量AI管控工程与基础数据组质效负责人，长期专注于流式计算端到端监测体系、AI 管控基建及质量管控数字员工的维护与建设。主导构建了覆盖数据采集、实时观测、异常报警与故障处置全链路的AI Native监测工程体系，推动监测能力从传统人工驱动的规则运维，演进为 Web + Agent 双核驱动的VibeTracking智能协同模式，致力于将数字员工真正嵌入质量管控的日常工作中，与团队共同完成AI Agent从工具辅助走向AI Teammate的转变.

待定

VibeTracking：双核驱动的 AI 质量管控

议题背景：
基于AI原生监测基建实践，介绍如何通过 Web + Agent 双核架构重构监测工程体系，将传统依赖人工串联的采集、观测、报警和故障处置流程，升级为与数字员工交互的协同闭环。重点分享 AI采集、AI观测、AI报警和AI故障处置的关键设计与落地经验，以及如何通过开放式基础设施支撑业务上下文组织、策略编排和持续演进。

内容大纲：
1. 问题：监测工程的协作困境

1.1 平台与业务的两层割裂
1.2 隐形知识与人工协作的成本问题

2. 方案：VibeTracking 双核驱动

2.1 Web——承载监测上下文的工作空间
2.2 Agent——组织监测认知的智能内核
2.3 开放底座支撑能力生长

3. 落地路径：人定目标，数字员工落方案

3.1 采集：人给数据源，Agent 补全连接和理解
3.2 观测：人给观测对象，Agent 组织看板与认知空间
3.3 报警：人给报警目标，Agent 生成方案
3.4 故障：人给报警线索，Agent 扩展调查对象（OCIL）

4. 持续演进：协作过程也是数字员工的成长过程

4.1 人的每一次修改、确认、拒绝、纠正，都沉淀为 Agent 的经验
4.2 协作次数越多，Agent 判断越准，人要交代的细节越少

听众收益：
1. 理解人与数字员工在真实监测工程中的协作边界如何划分：哪些交给人，哪些交给 Agent
2. 获得 Web 与 Agent 协同承接数据采集、业务观测、报警生成、故障排查的具体落地方法
3. 握一套让数字员工在协作中持续成长的机制，真正实现从工具到队友的转变

兴连博

爱奇艺高级研发项目管理专家

爱奇艺企业效能部PMO，高级研发项目管理专家。长期负责公司重点研发项目管理工作，并承担部门项目管理工具、数据度量平台与AI能力建设。近年主导PMO智能化升级，在 AI agent浪潮下，推进PMO agent 架构及 Skills 落地，使项目管理从人工阶段、自动化阶段，快速迈入智能化阶段。

待定

爱奇艺PMO智能化项目管理工程实践

议题背景：
爱奇艺项目管理经历了三个阶段，第一阶段是基于人工的项目管理，项目经理被查、算、催、录、报五件事占满，人是跨系统枢纽；第二阶段是基于自研工具的自动化项目管理，固定动作通过工具协助，但工具需要定制化开发，散落各处难以形成合力；第三阶段是基于AI agent的智能化项目管理，通过搭建飞书机器人/agent/skills，实现意图理解、按项目路由、自主判断并推动闭环。本次分享沿人工→自动化→智能化这条脉络展开，介绍爱奇艺PMO如何走上智能化项目管理之路。

内容大纲：
1. 从人工到智能：爱奇艺项目管理的三次迭代

1.1 第一阶段-人工项目管理：项目经理每天被查、算、催、录、报占满，人是跨系统枢纽，经验传承主要靠人，有限的商业化项目管理工具如Jira/confluence，对全流程支持力度不足

1.2 第二阶段-自动化项目管理：通过自研多个项目管理小工具，如发布管理平台、版本日历、度量平台、项目百晓生机器人、飞书集成平台等，实现不同场景下的部分自动化，将工具逐步融入项目管理过程，但仍然存在系统分散、开发维护成本高、闭环能力差等问题

1.3 第三阶段-智能化项目管理：基于AI Agent，赋能项目管理过程，对外保持统一飞书机器人入口，对内是能理解意图、按项目路由、能判断、能闭环执行周边工具的智能体。该阶段内部分为三级：L1项目小助手（搭架子+能问答）→ L2数字分身（公共能力+主动上岗）→ L3数字员工（按项目生命周期承接完整岗位职责）

2. 智能化项目管理之路：爱奇艺项目管理智能体的三级跳

2.1 L1-项目小助手（搭架子+能问答）

2.1.1 业务架构：飞书机器人 → 总路由Agent → 项目定制Skill → 通用层兜底；不同类型/业务的项目，生命周期/项目特点不同，必须按项目定制Skill，叠加精确路由能力，禁止一个Skill大而全
2.1.2 亮点一：近300个Skill如何精准路由——项目映射+路由规则+Skill原子化，用户问哪个项目问题即路由至对应项目Skill集

2.1.3 亮点二：通用能力沉淀下来，各项目不用重复开发（如版本日历查询、Jira查询/回写、拉飞书群、云文档/表格读写、知识问答等），项目只补自己的定制化口径和流程

2.1.4 L1特点：基础建设基本完成；统一入口，支持人来问、它来答；初步打通周边系统，实现跨系统一站式交互

2.2 L2-数字分身（公共能力+主动上岗）

2.2.1 公共能力：这一层的关键不是再堆业务Skill，而是把组织级公共能力补齐，增加定时任务、Skill质量门禁、lark-cli身份管理、Jira/RM权限按人动态授权、Git代码架构搭建与管理、工作日/法定假日门禁能力

2.2.2 亮点一：公共能力大幅提升，定时任务从「等人问」变成「自己跑」——窗口扫描、节点提醒、超时催办均可编排

2.2.3 亮点二：Skill质量及安全性得到保障，门禁扫描不合格即通知优化；对话写飞书文档/表格必须本人身份，Jira/RM权限按人管控

2.2.4 L2特点：有了定时触发，开始出现主动行为，自动节点提醒、状态停留超时催办、人不在线也在跑，但完整岗位职责尚未完美闭环

2.3 L3-数字员工（能按项目生命周期自主闭环承接完整岗位职责）

2.3.1 全生命周期闭环：以版本日历为时间基准、以Jira为需求基准、以飞书为交互界面，把项目从范围确定到复盘的执行链跑完整，人只做卡点、判断和决策

2.3.2 亮点一：已覆盖候选截止与准入→范围同步→一键拉群/任务分配→变更催办→开发/提测按人预警且回复即回写→一键提Bug与高优催办→灰度封版质量判断→度量与风险归因全生命周期智能化管理，数字员工已上岗

2.3.3 亮点二：通知是交互起点不是终点——处理人直接回复「已提测/已上线」等，数字员工识别语义后回写Jira并回执，一站式交互

2.3.4 L3特点：支持全生命周期智能化项目管理，具有更智能化交互与系统回写能力，尚未铺开到期前预判给方案、Skill自进化、跨岗位互派，作为继续向前的方向

2.4 当前效果

2.4.1 服务范围：统一Agent + 项目助手，覆盖24个项目
2.4.2 能力规模：Skill近300个，通用能力复用，项目侧只补差异
2.4.3 使用量：自5月上线以来，所有PMO agent消息总量为：22297

3. 思考与总结

3.1 责任判断永远交给人：L1负责问答校准；L2重点在于定时任务编排；L3专注做决策与判断，并把新经验写成标准
3.2 基础建设和公共能力是规模化前提：没有路由规则、质量门禁、身份安全、权限管理、定时任务，Skill会路由错、质量不可控、安全有风险、出现越权行为、无法实现自主化
3.3 智能化演进的可复制路径：先把基础建设（精准路由、通用兜底等）做对（L1），再把公共能力（定时任务、质量门禁等）做实（L2），再选一个项目把全生命周期闭环做成数字员工样板（L3），而不是一味的堆Skill和Agent

听众收益：
1. 一条可对照的项目管理演进脉络：人工（查算催录报）→ 自动化（自研工具）→ AI Agent才把项目管理推进到第三阶段；以及第三阶段内L1小助手 / L2数字分身 / L3数字员工如何划分与进阶。
2. 一套可复制的工程搭法：机器人-路由-项目Skill-通用兜底如何让近300个Skill精准命中；质量门禁、按人授权、工作日与定时触发等公共能力，如何支撑组织级规模化。
3. 一组已落地的L3门槛能力：如何按生命周期实现项目管理的智能化完整闭环，数字员工如何在未来的项目管理工作中进一步发光发热。