演讲主题
AI浪潮下SRE转型思路

主题简介
AI浪潮下SRE岗位无论是团队还是个人都面临着如何发展与转型的挑战。SRE岗位的发展和转型在不同的公司有着不同的方式，本次分享基于腾讯游戏SRE的实际情况，分享腾讯游戏SRE团队对过去、现在的分析，对未来SRE岗位的终局畅想。基于SRE岗位的未来的状态，我们设计了一整套转型方案，从最基础的成本问题，到未来工作范围的延展，以及SRE在AI时代的评估体系。全面介绍腾讯游戏SRE团队的转型之路。

听众收益
1. 从SRE的终局状态思考SRE为什么转型？如何转型？；
2. SRE转型的前置问题解决
3. SRE转型当前要解决的AI辅助运维三个级别
4. 预设流程AI化的实践案例、AgentOps的实践案例、SRE数字分身实践案例，SRE转型FDE的实践经验
5. 面向未来SRE的评估体系

个人简介
腾讯游戏SRE总监，负责腾讯游戏SRE团队管理和能力建设。主导了SRE工程化能力建设，SRE的货币化改革、传统SRE向AI SRE、AgentOps、FDE转型等。
云计算开源产业联盟“DevOps标准工作组”核心编写专家
SRE精英联盟专家成员，《SRE实践白皮书》主要编写成员
信通院“稳定性保障实验室”成员

演讲主题：基于本体论的 UModel 对象图语义层设计实践
主题简介：
随着企业Agent从问答走向读数、排障与决策，瓶颈已不只是模型能力，而是数据分散、对象身份不一和关系缺失：它能看到日志与指标，却看不懂系统。围绕这一问题，我们基于本体论构建UModel对象图语义层，以Set、Link、Field描述实体、数据与分享简述关系，通过SPL、MCP和渐进式披露，让Agent按对象发现数据、沿关系获取证据。对照实验显示，接入语义层后四个模型均提升10—20个百分点。本次分享结合支付网关读数与P99超标根因定位案例，讲清从建模、实体接入到对象图查询的方法，说明如何把零散数据转化为Agent可理解、可验证、可执行的企业上下文。
听众收益：
１.目标：
帮助企业AI平台、AIOps、DevOps及数据平台团队，建立一套从“给Agent接更多工具”转向“为Agent构建可查询系统模型”的方法。听众将理解如何围绕业务对象组织关系、遥测数据、存储和运维知识，并从一个高价值服务链路开始增量落地。
２.成功（或教训）要点：

更强模型、更长上下文、RAG和更多MCP工具解决的是能力与连接问题，不能自动补齐企业系统结构。
以Set+Link+Field作为最小原语，贯彻“对象优先、关系成图、证据挂载”，避免一次性建设庞大而不可用的本体。
分离稳定的“类定义”与动态的“实体个体”，通过生命周期机制持续反映真实系统状态。
分享收益
通过统一查询、字段映射和存储抽象，让Agent表达“查哪个对象”，而不是猜测表名、标签和查询方言。
采用自描述、渐进式披露和“先生成计划、再执行”的交互方式，同时建立清晰的读写权限边界。
使用同数据、同问题、同程序的对照实验验证语义层收益，避免只凭演示效果判断项目成功。
４.启示：
认知收益：数据只是现象，对象和关系才是系统结构；世界模型的准确度决定Agent能力上限。
架构收益：语义层不替代Prometheus、SLS、CMDB、数据库等既有系统，而是在其上提供统一对象视角。
工程收益：减少表、字段、标签、单位和跨系统关联的猜测，使查询结果更准确、更可解释、更可审计。
业务收益：让Agent能够按对象读数、沿关系定位根因、排除干扰项，并把证据与Runbook行动建议连接起来。
落地收益：无需先建设完整企业本体，可以从一个服务、一条调用链和一个排障场景开始，逐步扩展。
个人简介：
可观测技术专家、UnifiedModel 开源项目负责人、Apache SkyWalking PMC 成员。拥有十年可观测领域研发与开源实践经验，从 0 到 1 参与 Apache SkyWalking 项目建设，长期深度参与项目架构演进、社区治理与开源生态发展。当前负责 UnifiedModel 开源项目，专注于可观测数据统一建模、跨领域数据关联与标准化查询，致力于解决指标、日志、链路、事件等异构数据的统一描述和协同分析问题。持续探索云原生、可观测技术与 AI 的融合，推动可观测数据从分散采集与独立分析，走向统一建模、关系发现和智能化应用。具有丰富的大规模可观测系统建设、开源项目运营及技术社区协作经验

演讲主题：Ai工程范式：执行式 AI 技术革新与产业链规模化落地

主题简介：AI正经历从"对话式"到"执行式"的范式跃迁。OpenClaw通过三层解耦架构打通大模型与本地操作系统，让AI从只能回答问题的"顾问"变为能直接操作电脑、文件、邮箱、浏览器的"数字员工"。黄仁勋在GTC 2026称其为"人类历史上最成功的开源项目"，60天登顶GitHub第一，28.5万星标。然而爆发背后隐藏算力刺客、安全漏洞、监管合规与生态博弈四大严峻挑战。OpenClawBox作为中国首台AI自主智能体终端，以本地化部署实现数据100%安全、10分钟开箱即用、95%成本节省，在个人效率、企业转型和AI生态重构三个层面推动深刻变革。本演讲将深度拆解OpenClaw的技术逻辑、商业重构与未来演进，帮助决策者把握AI执行时代的战略窗口。

听众收益：

1. 认知升级：理解AI从"对话"到"执行"的范式跃迁逻辑，不再停留在"大模型只能聊天"的旧认知

2. 风险预警：看清算力刺客、安全漏洞、生态博弈等隐性风险，避免盲目入场踩坑

3. OPC落地路径越来越明晰，详解FDE新范式

4. 硅谷的一人制百亿公司如何在国内落地下一轮竞争

个人简介：郭子龙，中国人民大学数据与人工智能研发实验中心数智转型专委会主任，鸿儒人工智能研究院执行院长，中芯万业科技有限公司总经理，清华大学THUAGI创业顾问导师，崔牛会北京会员，TGO鲲鹏会北京会员，AGI实战营负责人。作为AI行业最早期实践者之一，先后在2023年和信通院发布国内第一个大模型聚合平台智友，2026年2月26日发布国内第一台OpenClawBox，被称为"OpenClawBox第一人"，是国内OpenClaw火爆主要推动者之一，也是AI基地联合发起人、OpenClaw开源联盟、China Claw社区的发起人之一。

演讲主题：《Qunar端到端交付实践：AI Coding后构建研发交付Harness》

主题简介：AI Coding 工具普及后，单点编码效率已不再是核心瓶颈，真正的瓶颈正从"编码"迁移到"需求质量、测试覆盖、流程协作与系统稳定性"。本主题分享 Qunar 在 8 维度 AI 基建上的端到端落地实践——需求、研发、CR、单元测试、回归测试、测试环境、智能发布、AIOPS；其中研发 / 单元测试 / 运维 3 项已达 4 星成熟度，AI CR 实现 7×24 在线评审、缺陷修复 MTTR 显著下降，软路由从 70 台收敛到 17 台支撑 70+ 并行需求，智能发布形成 7 步闭环、AIOPS 推动异常从告警走向自动修复。分享包含三部分：① AI Coding 后瓶颈从编码向右迁移的判断；② 8 维度 AI 基建建设路径与 SRE / 全流程的衔接；③ 关键实践经验——人机边界按风险划、自底向上小步快跑 + 自顶向下渐进演进、Agent 编排 + 人机协同的终极形态。听众将获得一套可评估、可分阶段落地的端到端 AI 交付方法论。

听众收益：

1. 看清 AI Coding 提效后瓶颈从"编码"向右迁移的规律，掌握"按需求类型分流"的双路径设计方法，并能将"人机边界按风险划"的原则直接用于评估自身 AI 落地的优先级和切入点。

2. 系统学习从工具链叠加走向 Agent 编排的演进思路，掌握 8 维度 AI 基建（需求 / 研发 / CR / 单测 / 回归 / 环境 / 智能发布 / AIOPS）的成熟度评估与闭环建设方法，找到 SRE / 全流程提效的最短链路。

3. 了解 AI CR 7×24 在线评审、智能发布 7 步闭环、AIOPS 异常智能刹车等关键实践的落地经验，掌握"小步快跑 + 渐进演进 + 数据飞轮"的实施节奏与组织推进策略。

个人简介：Qunar 基础架构团队资深研发工程师，自19年加入团队，持续7年深耕研发效能、测试、运维等领域。近几年深度参与内部智能体平台等AI工具建设，目前专注于借助AI重塑研发全流程，致力于提升研发效能与交付质量。

演讲主题
基于Harness理念的企业级AI平台规划建设实践

主题简介
随着大模型技术的迅猛发展，在技术创新和商业应用双重驱动下，人工智能行业规模持续增长，进入高速发展期，并呈现出向通用人工智能（AGI）不断突破、使用门槛更低、使用成本更低的特点，其中不同基模能力差距逐渐缩小是个很重要变化。Agent Harness理念出现，标志着AI工程化是未来企业AI平台建设的方向和重点，以此驱动各行各业在更新企业级AI平台规划建设。太保积极探索应用AI技术，已取得诸多成果，但对照Agent Harness工程理念、对标行业最佳实践（OpenClaw、Hermes），AI技术体系建设还处在起步阶段，亟需加快推动企业级AI平台建设。太保在集团人工智能+战略规划驱动下，与时俱进，采用Agent Harness工程理念持续更新企业级AI平台建设方案，并在Agent研发、运行、管理等方面构建了完整AI研发体系。。

听众收益
1、对标传统微服务架构，快速了解Agent Harness工程理念； 2、共同探索企业Agent Harness工程理念落地实践，在企业级AI平台建设规划等方面，提供可落地的前瞻思路 ；

个人简介
计算机专业，硕士研究生毕业，18年IT从业经历，曾服务于中国银联、中国东方航空等公司，目前就职于太保集团科技管理部（信息安全部），担任架构专家一职。本人专注企业架构（Enterprise Architecture）领域，擅长科技规划与治理、企业架构设计与咨询、业务建模与流程管理、企业云化转型咨询、IT研发管理解决方案、AI规划与架构设计等，并拥有TOGAF EA 、PMI PMP、PDMA NPDP、PMI ACP、DEC（DevOps教练）、人工智能应用工程师（高级）、信息系统项目管理师（软考高级）、DCMM数据管理师、DSOM（DevSecOps Master）、高级系统架构师、软件工程造价师、IATA国际航协运价认证等专业资格证书。

演讲主题：
《从构建到协作：企业级 Agent 平台的全生命周期架构与落地实践》
主题简介：
企业建设 Agent 平台，不只要把 Agent 跑起来，还要解决其创建、发布、运行、治理、协作、优化。演讲沿 Agent 全生命周期展开：先拆解模型、Skill、MCP、身份、运行时、会话与资产管理等平台能力；再说明 Agent 从定义、组装、部署到观测、升级和回滚的维护机制；随后进入 Leader-Worker 多 Agent 协作、企业 IM 与人在回路。针对异构接入、状态丢失、权限越界、协作失控、链路难追溯和 Token 成本不可控，将用 Agent 平台控制面与 AgentCore 协作能力回应，并给出从单体 Agent 到企业协作平台的落地路径。
听众收益：
1. 建立从平台底座、Agent 全生命周期到多 Agent 协作的完整认知，知道企业 Agent 平台应该先建设什么、后扩展什么。
2. 获得一套 Agent 创建、发布、运行、升级、回滚和治理的工程化方法，减少随人维护、版本失控和重复建设。
3. 理解多 Agent 协作中的状态、权限、上下文、审计和成本问题，并能结合组织阶段选择渐进式落地路径。
个人简介：
敬请期待

演讲主题：《从DevOps五级迈向AI原生研发：金融软件工程的智能化跃迁之路》
主题简介：数字金融建设背景下，券商研发面临高并发、强合规、零容错、快迭代的多重矛盾挑战。过去十年，金融研发效能的提升靠标准化；未来十年，靠智能化。本次分享结合申万宏源证券从DevOps平台五级贯标实践，阐述“标准化筑基‑平台化提效‑智能化领航”演进路径，详解在金融强合规约束下，依托既有DevOps资产搭建知识库、研发全链路智能体矩阵、AI评测治理体系的落地实践，通过真实端到端案例展示人机协同研发模式。探讨DevOps向AIDevOps范式迁移，以及研发从成本中心转向价值引擎的转型思考，为金融同行AI原生研发建设提供可借鉴实践参考。
听众收益：
1.获取金融机构由DevOps高等级能力向AI原生研发演进完整路径，理解标准化是智能化不可或缺的前置地基。
2.学习证券行业需求‑研发‑测试全链路智能体、知识库、Skill市场工程化落地方案，参考真实业务端到端实践案例。
3.掌握强监管金融场景下AI研发的合规治理、评测体系建设思路，了解人机协同模式下效能度量的升级方法。
个人简介：近25年IT老兵，证标委WG22数据模型、WG32证券业务工作组专家。长期深耕大数据、AI及质量效能提升等领域，牵头或参与的项目曾获证券期货科学技术一等奖、金发奖二等奖、金发奖三等奖，多项课题获协会优秀课题。