大会主题
Agent驱动的智能化测试
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评测驱动 AI 研发新范式
人工智能正经历从“技术概念”到“产业深耕”的关键跃迁，以大模型为核心的AI智能体已深度渗透至各行各业的核心领域，重塑行业服务范式。在新的技术浪潮下，评测不应仅仅是上线前的“质检员”，而应成为贯穿需求定义、算法选型到线上迭代全生命周期的“指挥棒”。
本专场深入解析“评测驱动开发（Evaluation-Driven Development, EDD）”新范式，覆盖智能体产研的全生命周期：从设计阶段的评测基准（Benchmark）设计与高质量评测数据合成，到评测自动化框架与模型训练的深度集成，以及通过User Simulator、线上实验等方案实现评测与用户体验的精准对齐等议题。我们将结合前沿方法论与行业实战案例，展示如何构建高置信度且实时反馈的评测数据飞轮，助力智能体业务实现高质量的规模化增长。
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LLM赋能专项测试新实践
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LLM赋能测试左移与右移实践
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AI驱动需求工程和设计新实践
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Spec-Driven模式下的开发效率和质量管控
软件开发正经历从“局部效率工具”向全自主自然语言编程的范式重构。当前，代码生成的边界已演进至多智能体协同（Multi-Agent Orchestration）驱动的深度工程实践：通过模型上下文协议（MCP）、 Skills 扩展实现跨工具能力的无缝集成，结合代码知识图谱与长期记忆（Long-term Memory）机制，AI 正在构建对超大规模工程的全局认知与上下文对齐能力。
这一演进正重新定义开发者的效能边界，助力个体进化为掌控全局的 10x 乃至 100x 工程师。本专场将聚焦如何驱动 Coding Agent 实现从需求意图到交付产物的全链路闭环，深入探讨在 Long-horizon任务中，如何解决目标偏移（Goal Drift）、保障任务完成度与高质量交付。
这一演进正重新定义开发者的效能边界，助力个体进化为掌控全局的 10x 乃至 100x 工程师。本专场将聚焦如何驱动 Coding Agent 实现从需求意图到交付产物的全链路闭环，深入探讨在 Long-horizon任务中，如何解决目标偏移（Goal Drift）、保障任务完成度与高质量交付。
AI Coding编码效率与质量提升
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AIGC时代质效度量新实践
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知识图谱在RAG和私域上下文构建中的实践
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面向未来的系统稳定性和智能运维
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AI原生软件的质量保障
当 Vibe Coding 让"口喷代码"成为日常，一场更深远的变革正在展开——Vibe Working 的时代已经到来。以 OpenClaw 为代表的开源 AI Agent 框架，正在将 AI 从对话助手进化为能常驻后台、连接消息平台、自主执行任务的"数字员工"。一个 Agent 睡你睡时帮你砍价 4200 美元、自动去 Google Cloud 配 OAuth、在 WhatsApp 群里协调家人日程——这些不再是 Demo，而是真实发生的故事。本专场聚焦 Agent Skill（技能） 的设计、分发与Agent间的协作演进。我们将探讨：如何用 SKILL.md 这样的轻量格式定义一个可复用的 Agent 能力？当 OpenClaw 的 Skills Registry 已积累海量的技能，这个生态带来了哪些机遇与安全挑战？Agent的工作方式也逐渐摆脱单 Agent + subagent，越来越多的产品引入 Agent Team的协同范式，结合 A2A 协议，Agent们将如何重塑我们的工作方式，上演 Agent的社化化大协同？
从vibe coding到 vibe working, Agent技能进化图谱
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AI 驱动的技术债治理
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大模型时代的研发管理和人才培养
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AI+平台工程新实践
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数据质量工程与实践
CONFERENCE TOPICS
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