大会主题
从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering：AI 研发范式跃迁
代码正在成为一种近乎无限的生产力。真正稀缺的，不再是写代码的能力，而是定义正确目标、构建有效约束，并让 Agent 把事情真正做成。本专场将从 Vibe Coding 出发，走向 Agentic Engineering，探讨 Spec、Loop、Harness 与 Agent Workspace 如何重塑软件研发，让 Agent 不只是生成代码，而是持续理解、执行、验证并交付结果。软件开发的下一个时代，不是人写得更快，而是人与 Agent 一起创造过去无法完成的产品。
驾驭工程Harness Engineering
本专场聚焦驾驭工程的最新设计框架与落地实践。提示词工程仅针对单次模型交互做指令优化，应用增益已见顶；上下文工程将提示词管控纳入其中，统筹管理模型全部输入信息以保障输出质量；驾驭工程作为涵盖前两者的高阶体系，为大模型搭建完整的外部运行管控框架，支撑规模化、长周期、高质量的企业级AI落地。本专场将分享最新落地经验，涵盖企业级上下文与知识管理，多 Agent 编排与协同，长程任务管理与记忆体系搭建等深度内容。
AI Native 研发与质量保障
当AI从研发流程的 "辅助工具" 逐步跃迁为 "核心队友"，软件研发范式正在被悄然重写，代码由大模型生成，用例由智能体编织，缺陷由算法提前预警，效率的边界被一次次刷新，但一个更重要的问题也随之浮现：当研发的每一个环节都有AI 深度参与，质量保障如何贯穿全流程稳定运行，本专场聚焦 AI Native 时代的全流程质量保障体系：从需求阶段的风险前置识别，到编码环节的 AI 代码评审与安全扫描；从测试阶段的智能用例生成、精准缺陷定位，到发布环节的自动化准入与线上运行的异常监测和智能告警。从工具实践到体系化方法，深入探讨在 AI 研发新范式下如何构建覆盖 "需求—开发—测试—发布—运行" 的端到端质量闭环，让质量保障在 AI Native 时代真正实现全流程稳定运行。
生产级 AI Coding 实战：效率与质量的平衡术
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多智能体协作与编排：Agent 工程化落地
本专场聚焦多智能体协作编排的架构设计与企业级工程实践。面对复杂业务任务，单一智能体在专业分工、任务执行和系统稳定性等方面往往存在局限，多智能体协作则提供了更灵活的解决思路。专场将围绕多智能体系统建设中的共性问题，结合不同业务场景与实践案例，探讨任务拆分、角色协同、流程编排、资源调度与运行治理等方向，分享从方案设计到生产落地过程中的实践经验、挑战与思考。内容可涉及复杂任务处理、系统性能优化、稳定性建设及规模化应用等议题。
需求规格化与 Spec-Driven Development 开发新范式
需求模糊是制约AI编码落地的最大瓶颈，输入质量直接决定输出质量。专场聚焦存量代码到全量需求的知识反构、AI辅助需求分析、ATDD测试驱动开发新实践、设计规格自动生成，搭建从产品PRD到可执行技术规格的自动化闭环链路。
Agent 驱动的智能化测试：从辅助到自治
测试是智能体落地最成熟的场景。完整拆解 AI 测试演进链路：从 AI 辅助生成测试用例、Agent 自主执行测试、自主研判结果到自主闭环修复，落地 LLM 赋能下测试左移、测试右移一体化自治测试体系，输出覆盖需求到上线全流程的智能化质量落地实践。
AI 质量管控：从左移到右移的全链路实践
随着AI编码工具的快速普及，生成代码已成为开发日常，但随之而来的幻觉、缺陷和安全隐患也越来越突出，传统的质量保证方式已明显跟不上节奏。 本专场探讨在AI时代，如何建立一套真正适配的全链路质量保障体系：从开发早期就做好针对AI代码的评审和幻觉检测，到引入适合AI原生应用的新型测试方法，再到利用智能工具加强安全扫描和生产阶段的持续监控，实现从左移预防到右移验证的完整闭环。结合当前行业面临的实际挑战与最新实践，分享如何在加快交付的同时，切实把控住代码质量和风险，帮助团队平稳完成向AI驱动开发的转型。
评测驱动AI研发：构建持续进化的反馈飞轮
本专场聚焦模型与智能体的评测体系搭建与实际研发落地。研发优化迭代依赖量化依据，缺少标准化度量，模型与Agent的升级优化便无明确抓手。当前多数评测方式指标不成体系、贴合业务场景不足，难以有效指导AI编码、人机协作、智能体任务执行等研发工作。本场将围绕实操落地，分享LLM与智能体评测体系的搭建方法，梳理AI编码效率、人机协作效能等核心评估指标，介绍评测基准的设计逻辑、实操流程及行业对标手段，帮助团队建立常态化评测机制，依托量化数据推进模型与Agent的常态化迭代优化。
智能运维与 SRE 变革：Agent 驱动的稳定性保障
在系统架构持续演进、业务复杂性指数级攀升的今天，大模型的应用催生了AgentOps新范式，运维与SRE正经历从人工值守向Agent-driven的根本性跨越。以大模型、AIOps为核心的AI技术深度渗透，正在重构DevOps故障排查核心工作流。面向未来的系统，将是智能体深度嵌入的可编程自治体系。以LLM+Agent为大脑的智能体运维框架，正在成为保障系统稳定性的核心引擎。本次专场，我们将聚焦Agent驱动的稳定性保障。重点剖析AI与DevOps融合在稳定性保障中的实际价值，深入探讨智能体运维（AgentOps）在真实业务场景中的落地应用，并解读传统运维人员向智能运维专家转型的关键路径。我们将携手探索在Agent驱动下，构建更可靠、更高效的运维新未来。
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。
上下文工程与知识工程
在大模型与AI原生研发浪潮下，软件研发正从传统的代码流程驱动，迭代为知识驱动的全新范式。上下文工程与知识工程是AI研发提质增效的核心底座，可打通研发信息壁垒，沉淀企业核心知识资产，实现研发流程可追溯、可复用、智能化迭代，高效解决研发上下文零散、知识沉淀不足、AI落地适配性弱、模型幻觉等行业痛点。构建标准化上下文治理体系、搭建研发知识图谱、以知识赋能全流程智能研发，已是企业研发升级的核心方向。本次「上下文工程与知识工程」分论坛汇聚行业技术专家与一线实践者，聚焦领域前沿，深度探讨上下文建模治理、研发知识复用、知识驱动研发质量与效能优化等核心议题，分享头部企业实战落地经验，为行业搭建智能化、标准化的新一代研发体系提供可落地的实践参考。
AI 驱动的技术债治理与安全
AI 编程把研发效能推上了新台阶，但一个被低估的代价正在浮现：代码产出速度提升了 10 倍，技术债的偿还能力却没有同步升级——效能红利，正在以质量债的形式被悄悄透支。
本论坛聚焦 AI 时代研发效能与工程质量的再平衡，拆解技术债治理的三个新命题：
● 存量提效：AI 辅助遗留系统理解与渐进式重构，代码知识图谱 + RAG 把分散的代码资产变成可检索、可复用的团队知识库。
● 增量控质：当 30% 以上的新代码由 AI 生成，研发效能度量、CR 流程与测试策略如何适配「人机协同」的新产出结构，避免效能提升变成质量塌方。
● 长期兜底：AI 生成代码的可维护性如何量化，让技术债从「事后追债」变为「设计期左移」，并从安全视角识别 AI 引入的隐性质量风险。
本论坛聚焦 AI 时代研发效能与工程质量的再平衡，拆解技术债治理的三个新命题：
● 存量提效：AI 辅助遗留系统理解与渐进式重构，代码知识图谱 + RAG 把分散的代码资产变成可检索、可复用的团队知识库。
● 增量控质：当 30% 以上的新代码由 AI 生成，研发效能度量、CR 流程与测试策略如何适配「人机协同」的新产出结构，避免效能提升变成质量塌方。
● 长期兜底：AI 生成代码的可维护性如何量化，让技术债从「事后追债」变为「设计期左移」，并从安全视角识别 AI 引入的隐性质量风险。
AgentOps：多智能体任务异常监测与诊断
随着大模型智能体从单轮交互走向多智能体协作与长程（Long-Horizon）任务，规划偏差、错误委托、工具调用异常、状态丢失和约束遗漏等问题可能沿执行链持续传播，导致复杂任务失败率居高不下。传统指标、日志与链路追踪往往只能发现最终失败，难以回答异常何时出现、由哪个智能体引入、哪个早期事件构成根因。本分论坛将围绕多智能体任务的运行监测、早期异常检测、责任主体与首个错误步骤定位、长轨迹根因分析、可观测事件模型及诊断评测基准等议题展开讨论，探索构建可追踪、可诊断、可评测、可干预的AgentOps技术体系，为智能体系统的可靠运行与规模化应用提供支撑。
快手AI研发范式升级新路径：从研发效能到AI生产力
当 AI Coding 从个人工具走向团队协同，研发提效的核心命题正在发生变化：真正的挑战不再只是代码生成率、单点工具效率或个人生产力提升，而是研发流程、角色分工、组织形态与业务交付方式如何随之重构。从辅助编码到端到端需求交付，从研发人员提效到全员工作流升级，从单点工具建设到组织级 AI 生产力基建，AI 研发范式升级正在从“效率工具”走向“组织能力”的系统性演进。如何跨越个人提效与组织提效之间的鸿沟，正在成为技术团队迈向 AI-Native 组织的关键命题。本次专场聚焦快手 AI 研发范式升级下半场，系统呈现快手从“研发提效”走向“组织跃迁”的阶段性探索。围绕整体方法论、业务范式实践与 AI 产品演进等，分享快手 AI 研发范式升级的整体路径与核心判断；以及结合具体的业务场景的最新技术实践，拆解 AI 如何在复杂业务场景中重构需求交付链路、推动业务工作流 AI 化；并将从产品视角呈现快手如何将 AI 能力从辅助研发扩展到全员提效，并进一步沉淀为面向团队和组织的生产力基础设施。本次分享将系统呈现快手 AI 研发范式升级从能力探索走向工程落地、业务实践与体系化建设的完整路径。
CONFERENCE TOPICS
大模型驱动的嵌入式系统 AI Coding 实践：从知识工程到数字孪生的全链路提效
赵金霞｜中兴通讯 高级软件开发工程师
从 Vibe Coding 到 AI 原生研发体系：一套可落地的工程实践
蔡明师｜腾讯 TEG网络平台部
运营开发工程师
可信赖.可驾驭.自进化：基于Harness＋Loop的 Agentic QA 工程体系深度实践
李远康｜科大讯飞 资深测试技术工程师
从 Loop Engineering 的童话到 ROI 驱动的 Harness 建设选型
任磊达｜腾讯 QQ飞车后台开发工程师
流程自动推进，经验自动沉淀：故障复盘 Agent 的 Harness 工程实践
刘玺宇｜小红书 AI 工程架构师
Recursive Self-improvement Agent Harness:自我迭代的 Harness Engineering
罗正昕 | 百度 Comate Agent策略负责人
AI 时代质量新范式 — IQH 全链路智能质量防御体系
向天宇｜蚂蚁集团 测试开发专家
重构质量体系：从 AI 辅助到 AI 自主的渐进式实践
杨立凯｜AviaGames 测试技术专家
让 AI Agent 真正接手研发任务从待办编排到可验证的一站式交付
郭晨曦｜中兴通讯 无线院AI技术教练
AI Native 单兵实战：AutoDebug Agent
秦宙恺｜群核科技 测试开发专家
从代码生成到可信交付：AI Coding“假通过”的识别与防控实践
程娜｜前程无忧 用户端测试负责人
从代码生成到可靠交付：天弦 Harness 的生产级 AI Coding 实践
李佳奇｜去哪儿旅行 技术总监
基础架构负责人
Vibe Coding 最后一公里：华为生产级 Agent 效果调优实录
张琦 ｜华为 研发大模型团队
研发智能体技术专家
AI Coding 质效保障实战：叮咚买菜的流程协同、门禁重构与基建补齐
刘焱｜ 叮咚买菜 基础技术 研究员
从任务委派到动态编排：Deep Agents 子智能体协作的工程化实践
张海立｜LangChain Ambassador
多 Agent 不是多开几个模型：Auto-Coder × InfiniSynapse 的协作合同与工程化验收
祝海林｜InfiniSynapse 联合创始人
OxyGent 多智能体协作框架：从协作编排到生产级状态管理与可观测调试
李天龙｜京东 算法工程师
意图驱动测试：我们在 AI 记忆产品里怎么测，踩过什么坑
贾澄臻｜记忆张量 MemTensor 测试负责人
基于co-claw和业务套件的需求顾问智能体实践
王一｜中兴通讯 有线研究院
需求AI应用负责人
从 Vibe Coding 到 Spec Driven-CodeWave 智能化软件工厂的思考和实践
姜天意｜网易 CodeWave&CoreAgent 技术负责人
反构 · 回流 · 评审——需求与设计的智能化实践
龙波｜中兴通讯 研发教练
「大脑不够，还要有手脚」 ——智能测试规模化落地的工程真相
程瑾｜ 快手 海外质量团队负责人
基于多模态 Agent 的 UI 自动化路径智能规划：从“写脚本”到“生成高质量用例”的跃迁
王文明｜淘天集团 测试开发工程师
MTC 评测平台建设方案
沈阳｜ 淘天集团 高级测试开发工程师
基于业务链路的 Web UI Agent 智能化测试实践
王一勃｜58同城 高级研发工程师
双引擎驱动 + 调用链穿透：AI 时代代码问题挖掘的规模化落地实践
郭梦茹｜腾讯音乐 高级测试开发工程师
通用智能体质量体系如何搭建? 来自腾讯Marvis AI办公智能体质量保障实战
李景华｜腾讯 应用宝质效体系负责人
从用例生成到执行闭环：工商银行智能测试落地与实践
王睿｜中国工商银行 金融科技经理
从需求到可执行脚本：测试知识库驱动的 AI 测试落地实践
李雁翎｜微众银行 AI 测试架构师
AI UI 自动化测试中的"判定可信度"工程——直播营收业务里驯服 Test Oracle 的实战
时零｜bilibili 高级测试开发工程师
从语义盲区到智能对齐一-构建需求-代码-图谱三位一体的精准测试闭环
焦海棠｜岩山科技二三四五
高级测试工程师
测得准·比得明·练得强：异构框架下AI智能体全链路评估实践
廖飞强｜微众银行 技术研发经理
AgentLoop：运行时数据驱动的全链路 Agent 质量闭环与自进化飞轮——电商智能客服落地实践
顾汉杰｜阿里云 云原生高级技术专家
从问答到办事：基于 GUI Agent 的政务智能体端到端评测
王鹏昊｜支付宝 算法工程师
腾讯微信 IH-VQA 团队首创 iDiff : 多模态大模型在可解释双图对比评测中的实践与应用
邵涛｜腾讯 微信 算法工程师
基于统一数据建模的根因诊断：Agent 在图上的故障定位实践
闫亚东｜阿里云
云原生应用平台高级工程师
从 AIOps 到 AgentOps 的思考与设计实现
李赛｜携程 高级研发经理
指标血缘定界，AI 推理定位：根因分析架构演进之路
梁成琰｜去哪儿旅行 devops 资深架构师
基于工单蒸馏 SRE 经验，构建故障快恢知识图谱
陈乔｜华为云 HCS 智能运维架构师
AI 赋能测试：Skills 助力从需求到脚本的质效变革
曹欢欢｜中兴通讯 AI应用教练
从生产级智能体基建到数字员工：组织级 Agent 的工程化落地与进化
曹可乐｜百度 资深工程师
AI4SDLC在证券核心系统的探索实践
韩大伟｜上交所技术公司 架构师
Agent 总答不准，问题不全在模型：群核 AI 知识库从多源混乱到可信闭环的工程实践
李鑫｜ 群核科技 软件开发资深工程师
让 Coding Agent 持续成长：从上下文自治、长期记忆到组织知识演进
陈一言｜ 百度 资深算法工程师
AI 测试有效性分析：基于静态影响面图谱的测试充分性度量实践
金颖淳 / 刘钊禹｜ 淘宝
测试开发工程师
AI 友好架构 - 可被 AI 高效理解、可信生成、自动验证
杨吉喆｜中兴通讯 AI应用教练
Agent安全技术债：行为边界与全链路治理
柯超｜网易智企 易盾Agent产品负责人
当 AI 写代码越来越快:安全技术债的发现与治理闭环
肖彪 ｜腾讯 PCG技术与内容平台
AI应用安全负责人
落地知识工程和 Harness 工程，构建多层次智能研发闭环
何勉 ｜上海优川技术 首席架构师
面向运维的智能体 OpsAgent & 面向智能体的运维 AgentOps
张圣林｜南开大学 软件学院教授、副院长
高确定性自进化垂域智能体构建：核心网运维高稳场景实践
胡永昌｜华为核心网 运维智能体技术专家
Agent 持续进化：根据线上 bad case 自动更新 Harness 和模型参数
李博杰｜AI Agent 独立研究者
大模型智能体轨迹分析：从失效定位到驾驭工程
王俊杰｜中国科学院软件研究所研究员 博士生导师
从 Chat 到 Cowork ：生产力场景下的评测体系构建和模型优化
刘兆洋｜阿里巴巴 ATH事业群
高级算法专家
生产级 AI Coding 实战：从个人提效到组织级交付闭环
李争鹏｜群核科技 开发专家
QoderCLI 一天一版背后的 Agentic Engineering：产品持续演进的 Agent 自闭环实践
姜子玥｜阿里巴巴 Qoder 技术专家
做了 100 个 Agent，为什么效率没有改变？——企业大脑与 AI Native 流程闭环实践
周吕 ｜腾讯 IEG 用户增值部 Tech Lead
从研发提效到组织跃迁：快手 AI 生产力产品演进之路
李京｜快手 AI 生产力中心 AI Coding 负责人
一人多端，「日不落」交付：客户端 AI 人机接力交付实践
吴潇轩｜快手 平台消费客户端 AI DevOps 负责人
从 AI 工具到 AI 生产力，超级个体 × 液态组织的研发效能实践
潘磊｜快手 磁力引擎风控工程负责人
Agent Teammates：从个人提效到团队协同的产研新范式
周路｜快手 综合应用中心负责人
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