演讲主题：主办方致辞：拾级而上：GOPS十年筑基之路
个人简介： 萧田国，DAOPS 基金会全球董事，DevOps 时代社区和高效运维社区发起人，开放运维联盟联合主席，GOPS 全球运维大会发起人，复旦大学特聘讲师。2004年硕士毕业于北京科技大学，先后就职于联想集团、搜狐畅游、智明星通和触控科技等，十余年互联网运维及开发运维（ DevOps）从业经验。

演讲主题：大型SRE组织设计与建设
主题简介：
某大型互联网公司的SRE岗位建设，包括职能、晋级标准、落地方案、过渡计划 收益：可以给正在转型或即将转型的运维团队一定的参考，包括如何基于现有架构的过渡方案，减少转型对业务及现团队的冲击
个人简介：
曾就职于东软集团，为能源行业定制信息化体系，加入腾讯后负责运维团队管理。2012年负责互动娱乐事业群研发运营基础PaaS（蓝鲸）的设计、建设和运营。结合微服务、云、大数据等理念及前沿技术，通过PaaS实现研发运营一体化，并通过SaaS化产品，助力支撑团队转型升级，推动 DevOps 生态及 AIOps 落地。

演讲主题：腾讯基础软件开源与 OpenTenBase 开源实践
议题简介：本次演讲将围绕腾讯基础软件开源取得多项重要进展，包括新版本发布、上游社区贡献、应用落地等，持续推动行业创新与合作。同时随着近年来全球数据库行业发展趋势，开源与分布式架构逐渐成为焦点，也将介绍腾讯在分布式数据库领域的开源进展情况及实践。
个人简介： 单致豪，现任腾讯开源联盟主席，专注在云原生、微服务、边缘计算、大数据、操作系统等领域的开源生态建设。为腾讯建立健康的开源生态努力，致力于以开源方式加速技术和产品的创新。作为腾源会导师，开展与开发者和开源组织的开源创新协作。同时，担任Linux基金会董事会成员、TARS基金会董事主席、FinOps基金会董事成员、NextArch基金会TOC、OpenCloudOS社区秘书长、Akraino边缘计算TSC、开放原子开源基金会TOC、木兰开源社区TOC、中国云原生产业联盟技术专家、开源社顾问委员。曾获InfoQ十大开源杰出贡献人物、中国信通院尖峰开源人物、COPU中国优秀开源人物、SegmentFault中国开源先锋、GOPS微服务年度风云人物、Go中国最具价值专家。

个人简介： 程相，DevOps 与研发效能专家，在大型银行从事金融科技工作十多年，有丰富的 DevOps 实践和研发管理经验，擅长业务研发、质量管控和研发支撑体系等领域。曾主导工行智能投顾项目高分通过信通院 DevOps 认证，多次在业界大会公开分享并担任专场出品人，作为联合作者出版书籍《研发效能实践指南》。

演讲主题：时间的朋友：智能时代的全栈 AI 实践及稳定性保障
议题简介：面对人工智能的飞速发展，从 openai 的出现到国内基模发展，GPU 硬件升级以及各类 AI 场景化落地尝试，也因为 AI 应用后带来新的稳定性挑战，我们的技术如何快速跟上时间的节奏。有发展的问题、发展中的问题、未来的问题，通过 AI 技术的演进发展、落地的 AI 场景实践、由实践引申出多技术栈的变革，包括不限于存储、网络、大数据、数据库等在智能化时代的更高技术稳定性要求和保障策略，让我们做时间的朋友不落下每一次全栈式技术升级，助力每次业务腾飞。
演讲提纲：
1、从谈 AI 到落 AI 的挑战；
2、大模型典型场景落地；
3、实践下的问题和坑点；
4、全栈式 AI 稳定性保障体系；
5、未来的技术方向。
听众收益：
无论你是运维、研发还是技术从业者，通过演讲可以更体系了解 AI 的发展情况和在各个行业的落地实践，并且通过切实的案例分析可能存在的业务稳定性需求、保障措施，可作为 AI 落地的避坑指南以及实施标准，
个人简介： 林万境，十六年互联网行业技术架构、SRE 稳定性体系建设老兵，早期就职游戏公司，经历了从刀耕火种到业务井喷下的运维自动化体系建设及落地；先后就职 UCloud、阿里云，经历了云技术快速发展的关键时刻，有丰富的云技术经验，长期专注互联网行业技术架构及服务保障工作，聚焦游戏、零售、泛娱乐、教育等行业客户，打造结合客户业务及云上最佳实践方案、赋能，擅长行业架构、云实践、疑难问题攻坚等。先后分享、著作有《重保护航——保障云上巅峰时刻》、《云上社交行业白皮书》、《游戏行业云上技术服务和实践》，参与《云上奥运技术实践体系》书籍编写等。获2023/2024年 GOPS 金牌讲师，2024年 GOPS 年度技术专家、优秀出品人，作为 InfoQ 专题出品人在2023年上海 archsummit 大会出品专题互联网行业技术架构演进专题并作主题分享，阿里云金牌布道师。

演讲主题：大模型驱动的稳定性保障智能升级实践
议题简介：在人工智能大模型技术不断创新与行业应用快速发展的背景下，传统系统稳定性保障体系正面临着向数字化和智能化转型的压力与挑战。基于SRE的稳定性保障体系，不仅在确保系统稳定、安全运行方面起到了至关重要的作用，还显著地推动了运维领域的数字化和智能化转型。通过深入探索运维数智化转型的有效路径与实践成效，我们能够更好地理解并预见未来稳定性保障体系的发展趋势与方向。
演讲提纲：
1、运维数智化转型面临的挑战；
2、SRE 在稳定性保障体系中的关键作用；
3、稳定性保障体系建设和运维数智化转型实践；
4、未来展望-面向未来的稳定性保障体系。
听众收益：
1、了解大模型在运维领域的发展，应用和趋势；
2、了解和借鉴标准化、体系化 SRE 最佳实践在运维数智化转型中发挥的关键作用；
3、了解和借鉴中国移动 IT 支撑系统稳定性保障体系数智化转型实践路径和成效；
4、共同探索在大模型技术创新和产业应用背景下面向未来的稳定性保障体系。
个人简介：张立科，深耕运维15年，曾就职于中央电视台新闻共享中心、中体骏彩、某头部消费金融公司等企业和单位，从事系统运维工作。从一线运维、值班组长、两地三中心运维调度到资深 SRE 工程师、战略咨询顾问和运维专家，始终致力于大型信息系统的稳定性保障体系建设和运维管理工作。参与两地三中心运维模式演进和管理工作，主导完成统一监控体系建设、自动化智能巡检平台建设、告警治理、应急体系建设和变更风险管控等专项工作，现就职于中移动信息技术有限公司，负责部门 SRE 和 AI +相关工作，SRE 体系建设创新实践入选2024年信通院云系统稳定安全运行典型案例。获得运维大会金牌讲师荣誉称号。

演讲主题：FDE建制+OpenClaw硅碳协同：AI原生新型交付组织落地实战
主题简介：大模型和智能体正在改变企业的数字化交付方式，但真正的瓶颈往往不是模型能力，而是组织无法承接持续涌现的AI原生需求。本次分享将围绕FDE（ForwardDeployedEngineer）岗位设置，结合OpenClaw在企业AI转型中的实践，介绍如何把业务专家、研发/运维工程师、AIAgent、Skills与项目流程组织成“硅-碳协同”的新型交付单元。分享将通过实际企业案例，拆解FDE团队如何完成需求发现、智能体原型构建、工程化验证、持续复盘与内部教练沉淀。
听众收益：
1.了解FDE岗位在企业AI原生交付中的真实职责边界，区分业务共创、工程构建、智能体运维和组织推广等不同能力角色，避免把FDE简化为“会用AI工具的程序员”。
2.掌握OpenClaw支撑硅-碳协同组织的基本方法，理解如何用Workspace、Memory、Skills和多智能体机制，把专家经验与流程规范沉淀为可复用的企业AI交付资产。
3.获得一套可落地的企业启动路径：从选人、选样本项目、设计训练营，到实践复盘、成果路演和内部教练培养，帮助企业把AI试点推进为持续运转的新型组织能力。
个人简介：李明宇，阿尔法立方创始人/CEO，前中科院计算所副教授，企业AI转型实战派顾问。曾任国家级重点实验室课题组长、创业公司CEO、上市公司事业群技术总监和首席技术专家、央企子公司副总裁，长期从事人工智能、智能体、软件工程与企业数字化转型实践。近年来专注于大模型与智能体在企业场景中的落地，提出“敏捷AI工程”构建以FDE（ForwardDeployedEngineer）和HarnessEngineering为核心的新 型AI交付组织能力，服务和辅导过交通、金融、制造、电子、通信等行业客户，推动企业从“使用AI工具”走向“重构研发与交付组织能力”。

演讲主题
《中信银行基于大模型的信用卡服务与经营新范式》

主题简介
本主题围绕落实“人工智能+”行动号召，借鉴同业大模型建设实践，介绍中信银行信用卡中心AI原生能力体系建设成果。项目搭建智能体应用开发平台，构建“1套能力整合平台+1个模型治理体系+N个AI应用”架构，覆盖研发、运维、办公多场景，落地研发助手Kina-Work、Kina-Code等应用。通过大模型赋能，实现研发产能提升、运营作业提效、客户服务提质，沉淀金融AI落地实战经验，探索信用卡业务服务与经营的数字化新范式。

听众收益
①了解金融级智能体开发平台建设思路，掌握金融AI平台架构与多模态智能体的设计与落地实现路径。
②获取研发、运维、办公等多业务场景大模型真实落地案例，参考可复用的技术实现方案。

个人简介
李军刚先生，毕业于中国科学技术大学计算机专业，现任中信银行股份有限公司信用卡中心信息技术部副总经理，拥有十余年银行科技从业经验。长期深耕银行信用卡业务，主导推进云原生、数字原生、AI原生方向的架构规划、工程落地与运维体系建设，在金融科技数字化转型与智能化建设方面具备深厚的理论积累与丰富的实战经验。

演讲主题：面向运维的智能体 OpsAgent 与 面向智能体的运维 AgentOps
主题简介：
本报告分为两个部分。第一部分介绍面向运维的智能体 OpsAgent，系统阐述如何利用多智能体协同技术应对软件系统日益复杂的运维挑战，并介绍南开大学智能运维课题组与字节跳动、阿里巴巴等企业合作取得的研究成果，包括可解释、高准确率的根因定位基础模型 FoundRoot，以及面向操作系统故障诊断的 OScope 框架。第二部分探讨面向智能体的运维 AgentOps。与传统信息系统不同，智能体系统的高度自主性与非确定性行为给传统运维技术带来了难以应对的新挑战。本部分将讨论如何针对复杂执行轨迹进行根因定位与可解释证据链构建，以及如何将诊断结论转化为对下一轮执行加以约束的修复动作。
听众收益：
1. 建立统一的技术认知框架：厘清OpsAgent（面向运维的智能体）与AgentOps（面向智能体的运维）的对象、挑战、核心能力和演进路线，理解二者为何需要协同建设。
2. 掌握可复用的诊断与恢复方法：结合FoundRoot、OScope、PROBE和TraJudger，学习结构化推理、SFT+RL、知识对齐、报告校验、神经-符号协同、证据链构建和Guidance Gate等关键设计与技术取舍。
3. 获得工程落地的判断依据：结合性能结果、企业部署成效及边界与局限，理解各方案在微服务、操作系统、软件工程Agent和多智能体系统中的适用条件，以及如何把诊断结论转化为约束下一轮执行的修复动作。
个人简介：
张圣林，南开大学软件学院教授、博士生导师、副院长，入选南开大学“青年学科带头人培养计划”。2017年于清华大学计算机系获博士学位，并获清华大学优秀博士学位论文奖。主要研究方向为智能运维（AIOps）。以第一作者或唯一通讯作者在CCF A类会议和期刊发表论文40余篇。主持国家自然科学基金项目2项，以及华为、字节跳动、阿里巴巴、腾讯等企业横向课题近30项。荣获CCF A类会议FSE 2026唯一杰出工业论文奖，并三次荣获CCF B类会议ISSRE最佳论文奖，创该会议35年历史上个人获奖次数之最。获中国电子学会科技进步一等奖（第3完成人）、天津市科技进步一等奖，以及华为计算产品线“最佳技术合作教授”、南开大学“良师益友”、麒麟软件“校企合作突出贡献奖”等荣誉。联合创办CCF AIOps挑战赛，并担任首届和第六届程序委员会主席；担任CCF 2026中国软件大会程序委员会主席、CCF 2025中国网络大会宣传委员会主席、CCF YOCSEF天津学术委员会副主席（2023—2024）、CCF互联网专委常务委员。

演讲主题：《运维智能体的跨界成长：从 SRE效率工具到团队研发效能助推器》
主题简介：
起初的目标是做一个能看日志、排查问题的SRE Agent。做着做着，发现架构问题需要专人回答，于是有了知识库Agent；测试团队要求自动生成用例，于是有了测试 Agent……如今 Agent 从 1 个进化到 10+，各有定位、相互协作。 本分享真实还原一个金融IT团队构建多Agent体系的实践，并提出一个核心框架：传统基础设施的完备程度决定了 Agent 的能力下限——通过Skills打通CMDB、K8s等基础设施与平台，解决“能读”的问题；AI基础设施的完备程度决定了 Agent 的能力上限——通过MCP协议连接文档/数据库解决“能写”的问题，通过知识库注入业务上下文。 适合正在探索智能体落地、希望构建多Agent协作体系的团队参考。
听众收益：
1:认清 Agent 能力的两层天花板：工具连接的广度决定下限，知识沉淀与协作机制决定上限。对照团队现状，精准定位下一步建设方向。
2:获得多Agent协作的落地路径一学习"专家咨询、任务编排"等协作模式，了解如何从第一个运维Agent起步，进化出覆盖测试、开发的多Agent协作体系。
个人简介：
赵茂祥，现任国联民生证券股份有限公司SRE工程师，架构委员会委员，复旦大学软件工程硕士，深耕平台工程与站点可靠性工程（SRE）领域十余年。历任花旗银行市场风险部SFT DevOps负责人、连尚网络高级平台工程师、携程运维开发工程师，长期服务于金融与互联网行业。 在花旗银行期间，主导企业级监控平台与CI/CD自动化体系建设，推动测试与发布流程标准化，并入选Engineering Excellence Program。在连尚网络，从零构建云原生应用管理平台，推动CMDB与工单自动化平台建设，获年度技术创新奖。在携程期间，参与数据库管理平台与变更治理体系建设，相关方案获公司专利。 现任职聚焦交易系统云原生转型与全栈可观测性建设，负责生产运维、发布治理与架构优化，保障核心业务稳定运行。擅长云原生架构、可观测性体系、DevOps与发布治理，在金融科技高可用运维与工程效能提升领域具有丰富实战经验。

演讲主题：《故障应急三阶演进：人工驱动-AI赋能-Agent驱动》
主题简介：
随着业务架构的不断升级，传统依赖人工驱动的故障应急流程，在AI时代面临应急协同效率低、定界定位慢、复盘总结成本高等问题。本次分享将结合B站实战经验，完整呈现故障应急从流程平台化落地到AI全链路辅助，再到Agent驱动的三阶演进，拆解各阶段的核心建设、方案设计和实际落地效果，为正在建设智能化应急体系的团队提供参考。
听众收益：
1:收获基于客诉数据的故障自发现、AI根因定位、智能复盘等可复用的落地方案，快速补齐故障应急中的短板；
2:掌握故障应急从人工驱动的平台化、AI赋能的智能化到Agent driven的完整演进，可直接用于规划自身团队稳定性建设。
个人简介：
10年开发、业务SRE从业经验，从0到1落地B站多活管控、SLO体系、故障应急等稳定性平台，现聚焦于稳定性建设从人工驱动的平台化向Agent驱动的智能化演进。

演讲主题：《从测试脚本到智能体：基于多 Agent 架构的 AI Testing 实践》
主题简介：
自动化测试长期面临“脚本成本高、维护难、类型割裂”三大核心痛点。本次分享将带来我们基于多 Agent 协作架构构建的智能测试平台实践——该平台让 LLM 在无人值守状态下，自主驱动 Web E2E、API、性能及韧性等多类型测试，实现了测试成本的显著下降与迭代效率的指数级提升。 AI Testing Agent 自进化闭环与全链路可观测性，平台通过全链路轨迹统一记录，确保每次执行皆有迹可循；同时，我们构建了“运行轨迹→技能沉淀→人工审批→反哺Agent”的自进化数据闭环，使测试能力持续生长。最后，结合稳定性工程的真实落地场景，我们将完整呈现 AI Testing 从 0 到 1 的架构选型、工程化挑战与实战经验。
听众收益：
1:LLM在自主完成 Web E2E、API、性能、韧性等多类型测试任务实践经验
2:Agent 自进化闭环与全链路可观测性，在稳定性保障场景下的实践经验
个人简介：
蔺秋萍，阿里云技术专家，稳定性工程与智能测试先行者。率先参与将多智能体架构落地于企业级质量保障体系，开创了“智能体驱动测试”的全新范式。在实践中，让AI Agent替代了海量重复劳动以零人力完成15+云产品全线验收，提前捕获致命隐患。用系统化的工程思维，定义云时代稳定性保障的智能化标准。

演讲主题：《AI Agent重塑腾讯游戏SRE： AI自主编排的稳定性保障实践》
主题简介：随着大模型技术的快速演进，SRE正在经历从自动化到智能化的范式跃迁。本次分享将以腾讯游戏AI建设的三阶段路径为主线，围绕异构分布式业务系统的故障诊断场景，深度拆解L2阶段多智能体自主编排的核心能力设计与工程落地实践。
听众收益：
1.了解腾讯游戏SRE AI建设路径，掌握大型业务场景下Agent能力分层与演进的核心思路；
2.理解多智能体故障诊断方案的关键设计，获取可迁移的技术方案；
3.为企业SRE智能化转型提供可复用的实践参考。
个人简介：IEG 蓝鲸AIOps负责人，长期专注于智能化SRE体系建设与分布式系统稳定性保障。主导AIOps平台设计与落地，推进SRE智能化建设。

演讲主题：《Agent Infra 技术风险保障：从『变更→感知→定位→自愈』全链路闭环实践》
主题简介：
Agent 让软件从确定性执行走向非确定自主决策：行为不可预判、上下文近乎无限长、Skill 生态指数膨胀。为确定性系统设计的传统 SRE 三道线（变更可回滚、行为可观测、爆炸半径可控）在 Agent 新形态下覆盖边界出现盲区——拦不住自主决策、追不上长链路、估不准爆炸半径。蚂蚁集团也在做一些 Agent-native 技术风险保障方面的探索：以『感知→定位→自愈→演练→保障』全链路闭环为主线，做了变更托管与变更拦截、Agentic 可观测与诊断图谱化、ATC 三级智能自愈、攻防一体容灾演练与 KA SLA 分级保障方面的一些实践，借此分享一些工程实践与思考，并与业界交流。

听众收益：（要求：紧扣主题、突出亮点、有吸引力，2-3条，每条20+字）
1、了解蚂蚁在 Agent Infra 稳定性保障上的一线实践与踩坑，串讲『变更→感知→定位→自愈』全链路关键环节与若干落地片段。
2、拆解 Agent 原生风险（行为非确定性、爆炸半径失控等）的应对思路，看变更托管、诊断图谱化、三级自愈、容灾演练等能力的真实做法与碰到的难处。
3、与企业级 Agent 基础设施稳定性同行交流对照，在保障样板间稳态运行、降低运维人力、推动规模化运维的过程中，交流落地路径与难点边界，给出与传统 SRE 差异化的实践视角。
个人简介：
蚂蚁集团技术-SRE、稳定性架构师。负责Agent-Infra native风险保障体系建设，串起『感知→定位→自愈→演练→保障』全链路闭环；在 Agent 链路服务的变更托管、Agentic 可观测与诊断图谱化、ATC 三级智能自愈、攻防一体容灾演练与 KA 分级保障方面做过一些实践，覆盖自研 Agent 框架、运行时基座与上层业务 Agent。

演讲主题：《在AI的浪潮里，SRE要选什么泳姿？---- 美图"运维 AI"与"AI 运维"的两栖实践》
主题简介：
AI 浪潮下，SRE 被两股水流推着走：一边是 AI 成了最难伺候的生产系统——推理集群的调度与利用率、异构算力选型、飙升的账单；另一边是 Agent 已在接管根因定位、信息查询与日常流程。结合美图一线实践，本次分享拆解两条路径的收益、代价与前提：在"运维 AI"一侧，讲清推理与训练在运维上的根本差异、推理场景的调度与有效利用率怎么做、算力合同与 SLA 里最容易踩的坑；在"AI 运维"一侧，给出 RCA Agent 从单点走向多数据源、分场景的迭代路径，以及一个反直觉却被反复验证的结论——Agent 的天花板不是模型，而是运维基础设施的成熟度。最后回到标题：不同底子的团队，第一下往哪划。
听众收益：
1,获得推理场景的一线运维经验：潮汐流量下的调度与冷启动应对，多云、异构算力的综合调度和异常治理，算力有效利用率的度量与提升。
2,拿到 RCA Agent 从"效果不理想"到"可用"的完整迭代路径：数据源接入顺序、场景收敛方法，以及只读优先、分级授权的安全边界设计。
3,得到一份可直接对照的自评清单：判断自身团队当前该优先补基础设施还是该上 Agent，避免在运维底座不成熟时投入被浪费。
个人简介：
从业十余年，一直从事运维相关的工作。 2016年加入美图公司，现任美图SRE负责人，目前整体负责美图公司线上服务的稳定性保障工作。 曾多次参与或主导过美图公司多项基础设施、运维架构的调整和改造，在监控、灾备、故障管理、稳定性运营等方面有一定的经验积累和行业输出。致力于推广SRE、稳定性运营相关的理念及实践，编著有「SRE系统建设指南」图谱，参与过业界多个SRE、DevOps相关案例集/期刊/标准/白皮书的编纂或供稿。 业界多个技术峰会的分享嘉宾、金牌讲师或出品人， SRE精英联盟成员。中国信通院「稳定性保障实验室」认证专家。

演讲主题：《场景、安全与信任：让数字员工走进生产的跨企业实战复盘》
主题简介：行业调研显示，约 95% 的企业生成式 AI 试点未能带来可衡量的业务收益——卡点不在模型能力，而在”落地与学习的鸿沟”。演讲者以 AI Coach 角色陪跑企业 Agent 落地，将通过多个真实案例——企业内部高管数字分身、某多元化集团型企业的组织级数字员工平台、某企业数据服务商的单场景敏捷交付，以及管理者现场手搓数字分身的轻量实施方案——正面回答让数字员工走进生产的三个最难问题：场景从哪里找？安全怎么守住？组织凭什么敢用？本次分享将拆解从场景选型、技术架构、安全护栏到渐进式信任的完整路径，复盘跨企业从试点走向生产的真实经验与避坑教训，为听众提供一套可直接带走的数字员工落地方法论。
听众收益：
1、通过多个真实案例看清数字员工与数字分身从 Demo 到生产的全貌，理解从全定制到标准化工具链的实施形态演进与适用边界；
2、获得一套可直接复用的落地方法论与随身工具，覆盖场景选型、架构设计、安全管控到逐步放权的全流程，拿来即用；
3、直面”场景从哪里来、安全怎么守、组织凭什么敢用”三大共性难题，获取渐进式信任、灰度推广与组织演进的可落地实战经验。
个人简介：
姚皓，阿里云高级技术专家，毕业于上海交通大学，持有云计算与大模型高级工程师认证，拥有18年IT架构与实施经验。长期聚焦企业客户复杂系统的云化转型与智能化升级，在阿里任职期间负责过申通快递迁云、锦江集团大数据、中国商飞等多个关键项目的交付，精通云上Landing Zone、卓越架构治理与高可用微服务架构。当前聚焦企业级智能体的工程落地，以 AI Coach 角色陪跑多家企业完成”数字员工/数字分身”从 0 到 1 的场景挖掘、安全管控与规模化上线，在企业级架构设计、云化转型与 Agent 落地方面拥有丰富的实践经验。

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：
从好用到用好：货拉拉全员 AI 编码的推广、演进与踩坑
从代码产出到交付提效：货拉拉全员 AI 编码的推广和演进
主题简介：
公司落地 AI 编码，并不是下发工具和顶级模型让大家用就行。全员铺开后会集中遇到很多问题，如：同样的工具，资深用户与普通研发的产出相差一个数量级；提示词、上下文、经验都留在个人，无法共建复用；AI 写出的代码符合提示词描述却不符合真实需求；模型默认选最贵的，费用持续上升。 作为中等规模技术团队，我们没有自研 IDE，而是把最佳实践注入现有的编码工具，这与基于开源改造中间件的路径类似。 此次分享会结合货拉拉的完整历程，从最初没有 AI 使用经验，到全员用 AI 完成编码与需求交付，拆解 Vibe Coding、SDD、Loop 工程等各阶段遇到的问题、踩过的坑与解法，并覆盖知识库维护、模型评测与选型等具体做法，为规模相近的团队提供可参考的落地路径。
听众收益：
1、了解如何在公司层面推广 AI 编码，降低全员使用 AI 的门槛，让普通研发以更低的学习成本达到接近高阶使用者的水平；
2、掌握 Vibe Coding、SDD、Loop 工程等前沿范式，以及它们如何落地到公司，真正带来需求交付的提效；
3、知晓模型编码能力的评测方法与实测结论，不必依赖厂商跑分，也能为自己的场景选出高性价比模型
个人简介：
10 年以上中间件产品研发经历，长期从事基础架构建设与研发流程演进。参与或主导过多轮基础组件和技术改造的公司级推广，对新技术在组织内的落地与推进有较为丰富的实践经验。
目前正推动公司研发体系向 AI Native 范式转型：把 SDD、Loop 工程、知识库沉淀等业界前沿的 AI 编程范式，经过规范化、落地和推广，从个人提效变成全研发团队可评估、可复用、可持续的研发能力，让整个组织得到真正的提效。

演讲主题：《灵光APP的AI智能容量运维实战》
主题简介：
从灵光APP稳定性保障的视角介绍大规模GPU容量运维的实战经验，以安全稳定前提下最大限度节约成本作为课题目标，通过流量预估、灵活弹性策略、训推一体、AI Agent智能运维等一系列技术手段，保障灵光APP高可靠稳定运行，资源成本逐步降低，运维过程持续向AI智能无人监管演进
听众收益：
1. 了解大规模GPU运维在实际业务降本增效落地方法，从需求拆解到技术实现，获取可参考复用的实施方案；
2．共同探索AI Agent容量运维的发展方向，在保障系统可用性、强化运维决策、降低人力成本等方面，提供可落地的前瞻思路
个人简介：
现就任于蚂蚁集团技术风险部，SRE资深专家，负责灵光APP稳定性保障、AI技术风险横向课题、蚂蚁活动保障SOP等方向，在蚂蚁双十一、五福等大规模活动保障中承担重要角色，深度参与灵光APP自25年上线至今稳定性及成本方向工作，在大规模GPU运维、流量预估、Agent设计等方向经验丰富。 此前就任于网易，负责网易严选稳定性保障，对活动保障、常态化稳定性治理、K8S云原生运维等有丰富经验。

演讲主题：企业研发流程 AI Native 升级最佳实践
主题简介：
当"出码率"飙升成为共识，一个更尖锐的问题浮出水面：代码写得快，团队交付就真的提效了吗？本次分享提出一个核心判断：出码率 ≠ 提效率。编码只占整个软件交付过程的约 30%，即使编码效率翻倍，端到端提效往往也只有一成多。真正的杠杆不在"个人更聪明"，而在"环境更聪明"：把研发最佳实践、知识体系与工程门禁沉淀进团队的 Harness，让 Agent 在可调度、可验证、可进化的轨道上工作。我会沿着 AI-Native SDLC 的方法演进与四级成熟度模型，拆解 Vibe / Plan / Spec 三种人机协作模式与 Spec 驱动开发的门禁实践，并结合真实落地数据，讲清如何从"人驱动单个 Agent"走向"人管理 AgentTeam",最终打通研发域与运维域的智能闭环。
听众收益：
听完这场分享，你将获得四件可以带走即用的东西：
一套重新审视 AI 研发的评估标尺——不再用"生成了多少代码"自我感动，而是学会用"人在流程中扮演什么角色""端到端交付是否真的变快"来判断团队的 AI 渗透水位，避免掉进"出码率幻觉"。
一张可对照的成熟度地图——用 L1→L4 四级模型给自己团队定位，清楚知道现在站在哪一级、下一步该补什么，以及 Vibe / Plan / Spec 三种协作模式分别适配什么复杂度的任务，回去就能选型。
一份可复制的Harness 落地清单——知识体系、能力工程、工程门禁、测试体系四大件怎么搭，Spec 驱动四阶段门禁怎么卡，如何把"个人经验"变成"团队环境的默认能力"，让 Agent 产出可控、可信、可回滚。
一个对现状的清醒预期——通过真实落地数据(交付周期缩短约 30%、编码只占交付 30%)，既看到 AI 研发的确定性红利，也认清"10 倍提效"的差距与瓶颈到底卡在哪，避免盲目乐观或全盘否定，找到自己团队进化 Loop 的下一个支点。
个人简介：
周金龙（遥方），阿里云高级解决方案架构师。2011年加入阿里，先后建设了阿里集团CMDB、DevOps、监控等SRE产品。2016年加入菜鸟技术团队主导云原生架构，参与了菜鸟全球多域混合云架构，菜鸟弹性伸缩架构建设。最近五年聚焦企业IT治理、企业上云用云、AI Landing、Agent架构、AI SDLC等技术领域，服务过上百家头部客户，在云上安全、稳定、成本优化等领域拥有丰富经验。

演讲主题:<<跨越AI Coding的最后一公里:从代码生成到可验证交付>>
主题简介:
AICoding已能快速生成代码，但在真实企业研发中，跨仓依赖、工程上下文缺失、执行环境不一致和质量验证不足，仍使Agent难以独立完成交付。本次分享将结合群核科技的规模化实践。介绍如何通过结构化上下文、多仓工作区、隔离执行沙箱，以及本地测试、AICodeReview 和CVCD质量门禁，构建从任务理解、代码修改到自动验证与反馈回归的工程闭环;同时分享落地中的典型失败、评测方法和度量体系，为企业从个人工具试用走向生产级AICoding提供可复用路径。
听众收益:
1、获得一套覆盖工程上下文、多仓协作、执行沙箱和质量门禁的AICoding工程化架构与落地顺序。
2、掌握通过自动测试、AICodeReview与CI/CD反馈闭环，使Agent产出可验证、可回归的方法。
3、了解如何从工具覆盖率转向任务成功率、自动修复率、验证通过率和成本等生产级度量指标。
个人简介:
李争鹏，10年互联网企业工程效率/稳定性领域工作经验，技术专家，长期工作在一线，专注于研发效能提升、敏捷与DevOps平台工程实践落地。2018年加入群核科技(酷家乐)。期间负责落地了酷家乐DevOps系统平台建设，目前专注于AI4SE的实践探索。对应用运维、CI/CD、DevOps、软件工程、研发效能等领域有深入的理解和实践经验。

演讲主题：《智能运维Agent的“最后一公里”：从能力底座到安全执行》
主题简介：
运维智能体的落地，最大瓶颈不在模型智商，而在“执行安全”与“经验复用”。本次分享首次系统公开“基运智擎”体系的核心实践：以DeepAgents+Skills长程智能体协作框架为引擎，原生支持工具调用、Skill编排、会话记忆、用户独立长期记忆、定时任务、上下文自动压缩及底层模型高可用负载均衡等能力，让智能体具备自主规划与决策的基础。在此基础上，将散落于个人终端、Wiki和代码库中的运维脚本、专家经验统一纳入管控平台，通过权限治理与安全执行引擎固化为标准化可复用技能，让AI不仅“会思考”更“有经验”。进一步创新提出“软硬双轨”执行治理——敏感场景通过预定义Workflow达到100%流程遵循，长尾场景通过Skill灵活编排快速覆盖，两者通过接口复用实现融合。目前体系已覆盖IaaS/PaaS/DB三层及50+运维场景，形成事件智能化闭环处置能力。
听众收益：
1、全面了解DeepAgents+Skills长程智能体框架在生产级运维场景中的完整能力矩阵，包括记忆管理、上下文压缩、模型高可用等关键工程化方案；
2、掌握一套将散落脚本通过管控平台固化为可复用“专家技能资产”的方法，涵盖权限治理、安全执行引擎、双循环迭代机制等完整落地路径；
3、获取“软硬双轨”执行治理方法论，学会通过Workflow保障高危操作100%安全遵循、通过Skill灵活覆盖长尾场景，实现敏捷与安全的兼得，让AI真正敢动生产环境。
个人简介：
博士毕业于北京航空航天大学，深耕智能运维Agent领域。主导搭建基于DeepAgents的通用运维智能体平台，具备从0到1的Agent系统设计与工程落地能力。研究兴趣聚焦Agent强化学习、多Agent协作架构及运维知识图谱构建等，擅长将大模型能力转化为生产级运维解决方案。以“领域知识+系统架构+算法能力”三角优势，推动AIOps从辅助工具向自主诊断演进。

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：《构建一流云原生运维体系 - 泰康科技一体化运维能力建设及SRE转型实践》

主题简介：数字化转型与云原生架构普及下，传统碎片化、被动式运维模式，已无法适配金融级系统高可用、高迭代、高稳定的核心诉求。本次重点分享泰康科技借助新云建设契机，以建设一流云原生运维体系为目标，结合行业SRE优秀实践，搭建云原生运维体系，落地的一体化运维建设经验，聚焦大型企业运维转型痛点，拆解从传统运维到云原生一体化运维、再到SRE工程化体系的完整演进路径和实践。为中大型企业突破运维效率瓶颈、实现运维价值升级提供全新实战参考。

听众收益：
1、深入掌握大型企业云原生一体化运维的顶层设计与落地框架，规避通用方案弊端，可直接借鉴适配自有业务的运维建设思路。
2、清晰解锁传统运维向SRE体系渐进式转型的完整路径，掌握组织重构、流程优化、量化治理的实战方法，解决转型落地难题。
3、获取金融级高可用运维的实战经验与避坑指南，助力团队提升系统稳定性、运维效率，实现运维工作的价值升级。

个人简介：深耕保险核心业务运维与企业稳定性治理领域，具备多年大型保险核心业务系统架构设计、研发交付及生产运维经验，长期致力于运维体系及平台能力建设。在泰康新云平台建设期间，主导泰康科技运维体系整体升级，搭建应用规划态、部署态、运行态全生命周期三态运维管控体系，建成全景可观测、自动化运维、容灾应急闭环的一体化运维平台，打通研运全链路壁垒，解决传统运维碎片化、流程割裂、治理不规范等核心痛点。牵头落地泰康 SRE 工程化运维模式，完成运维从被动值守向主动治理的深度转型。

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：
《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：
邢学超（花名：于怀），阿里巴巴高级技术专家、AgentCore研发负责人，长期深耕分布式与云原生架构，支撑阿里大型分布式系统演进。Nacos 开源项目创始人，推动 Dubbo、Spring Cloud Alibaba、Spring AI Alibaba、AgentScope 等开源项目演进。目前专注于 Agent Infra、多智能体治理与协作，负责Agent平台研发及其中 AgentTeams 协作能力，推动企业级 Agent 解决方案落地。

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：
《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：
邢学超（花名：于怀），阿里巴巴高级技术专家、AgentCore研发负责人，长期深耕分布式与云原生架构，支撑阿里大型分布式系统演进。Nacos 开源项目创始人，推动 Dubbo、Spring Cloud Alibaba、Spring AI Alibaba、AgentScope 等开源项目演进。目前专注于 Agent Infra、多智能体治理与协作，负责Agent平台研发及其中 AgentTeams 协作能力，推动企业级 Agent 解决方案落地。

演讲主题
《从业务意图到可信交付——基于规格驱动的组织级智能研发范式建设实践》

主题简介
LLM显著提升编码效率，个人生产力快速放大，但组织问题随之显现：代码审核压力剧增、责任边界模糊、系统全貌难以掌握，个人提效难以转化为组织提效。本次演讲重点介绍以规格驱动开发（SDD）为核心的智能研发体系建设实践：将研发各环节产物结构化，以全量需求为基线、特性单为入口，关键节点由人与 Agent 双重审核；业务与研发共享真实上下文，并通过 dev-kit、CLI 与平台构建统一工具链，融入研发流程。目前已在多个生产系统完成 50 +特性交付，为组织级智能研发落地提供可复用的建设思路。

听众收益
1、理解组织级SDD规格驱动开发核心理念，学习搭建全量需求基线、特性单入口的全链路Spec化落地实施路径。
2、掌握人与Agent双重审核、平台流程管控的实践方法，破解AI研发下评审过载、权责边界模糊的现实痛点。
3、获取生产系统真实落地经验，为企业开展组织级智能研发转型，提供可复用的实践依据。

个人简介
李凡，上海金融期货信息技术有限公司智能研发负责人，长期深耕金融期货行业研发效能领域。曾主导公司 DevOps 生产线建设，构建覆盖持续交付与质量管控的工具链体系，相关成果获中国人民银行金融科技发展奖二等奖，并助力项目通过中国信通院 DevOps 持续交付能力三级认证。现主导公司 AI 智能研发体系建设，牵头智能研发套件（dev-kit）建设并在多个生产系统落地，推动规格驱动开发与 AI Agent 深度融入研发全流程，致力于通过大模型技术推动组织级智能研发范式落地。

演讲主题
从需求混沌到交付闭环：FDE驱动的AI需求治理与澄清智能体实践

主题简介
当 AI 能快速生成代码，程序员的核心价值正在从“写得更快”转向“交付得更好”。本次分享将结合 FDE 的工作方法，分析为什么代码提速不等于研发提效，并讲解如何通过 Spec、Harness、验证与反馈闭环，将业务问题转化为可验证、可采用的 AI 能力。同时，分享将探讨资深程序员如何把业务理解、架构判断和工程经验沉淀为规则、测试、评估集与 Skill，形成可复用的个人资产。听众将获得一套可用于真实项目的 AI 编程方法，以及从代码执行者走向价值交付者的清晰成长路径。

听众收益
  1. 掌握一套从零散对话生成可交付需求资产的FDE需求治理方法。
  2. 学会用AI智能体澄清目标、流程、状态、数据、权限与验收边界。
  3. 获得可复用的正本、规则库、Memory Gate和自动化门禁落地框架。

个人简介
本科东北师大，硕士哈工程。十七年软件研发与技术管理经验。曾就职于腾讯，架构师、高级工程师，带领团队从事广告核心系统研发；此后作为技术合伙人自主创业，主导数十个电商、人工智能内容生成、多端应用及传统行业数字化系统从0到1落地。近年全面转向大模型与智能体方向，深度实践“AI+研发”，落地企业级Agent工作流和多模型聚合平台，将智能体辅助贯穿需求分析、架构设计、编码、测试到部署的研发全流程；自建 Skill 技能库，把编码规范、架构模板、部署流程沉淀为智能体可复用的技能资产，并实践“规划＋编码＋评审＋测试”多智能体协同模式，形成可复制的 AI 研发提效体系，研发效率与交付质量显著提升。

演讲主题
《从可观测到自主决策：基于 Prometheus 与多 Agent 协同的 AIOps 架构实践》

主题简介
董江，科大讯飞资深架构师，容器与云原生技术资深布道者，拥有15年一线技术架构经验。Kubernetes、Prometheus PMC、Volcano、Karmada 等开源社区核心成员，Linux 基金会开源导师，华为云 MVP/HCDE 堂专家，腾讯云技术联盟名人堂专家。先后就职于中国移动、华为、阿里巴巴、百度，长期从事大规模分布式系统架构设计、云原生基础设施与智能运维体系建设，在可观测性、AI Agent 落地、运维大模型工程化等方向拥有丰富的实战经验。

听众收益
1. 了解新一代 Agent 驱动 AIOps 架构设计，掌握可观测底座到 Agent 安全沙箱完整技术栈与落地方法。
2. 学习多组件协同实战经验，复用告警收敛、根因分析、故障自愈的生产级实践方案。
3. 洞悉 AIOps 向自主决策演进趋势，明确企业智能运维建设阶段目标与实施策略。

个人简介
敬请期待

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
汽车生产制造行业IT应用故障诊断 Agent 的落地实践

主题简介
本次分享基于华晨宝马生产制造应用运维真实业务场景，介绍我们运维团队落地运维Agent的完整实践。主要涵盖我们如何结合制造产线运维现状，设计适配生产系统约束的 Agent 架构；实现故障自动捕获、根因推理、故障自愈或人工处置建议；同时会分享落地过程中遇到的现实问题：制造系统数据权限约束、运维知识库的知识沉淀、Agent 结果可信度校验、和现有运维流程打通等工程化难点，以及踩过的坑。
最后会复盘故障 Agent 上线之后的实际业务收益，告警降噪效果、故障定位耗时变化，探讨 AI Agent 在传统制造业运维领域的边界、价值与未来演进方向，给制造、工业领域的同行提供可参考的落地思路。

听众收益
1了解汽车制造产线场景下运维agent的特殊痛点与业务约束；
2获取一套面向生产业务的故障诊断 Agent 工程落地思路，不限于通用互联网方案；
3学习 Agent 和现有运维平台、处置流程融合的实战经验，了解制造业落地 AI 运维的现实阻碍与解决办法；

个人简介
任职华晨宝马资深IT运维SRE专家，深耕汽车生产制造领域应用运维工作，负责工厂生产核心业务系统的稳定性保障、故障处置与运维体系建设。聚焦制造行业复杂生产场景下的运维痛点，主导落地故障诊断 Agent 实践，把 AI-Agent 能力引入传统制造业运维链路，围绕生产系统故障自动感知、根因定位、故障处置沉淀开展落地实践。熟悉制造场景下 IT 系统与产线联动的特殊约束，在高可靠生产系统的可观测性、故障自愈、运维效率提升方面积累大量一线实战经验。

演讲主题
面向大型代码仓库:自演化代码智能体的技术探索与实践

主题简介
敬请期待

听众收益
1、了解代码智能体如何实现知识构建、智能问答、变更影响分析和自演化，获取可借鉴的系统建设与应用实践。
2、洞悉当前代码智能体存在能力固化的核心痛点，理解自演化代码智能体的底层设计思路，为自研代码 Agent 提供研究参考。
3、把握代码智能体未来技术演进方向，为智能化软件研发平台建设带来前瞻性启发。
了解代码智能体如何实现知识构建、智能问答、变更影响分析和自演化，获取可借鉴的系统建设与应用实践。

个人简介
复旦大学计算与智能创新学院，教授，博导。上海市数据科学重点实验室副主任。主要研究领域包括:大数据管理与挖掘、智能运维数据分析、物联网大数据管理。2012年获得教育部自然科学二等奖（第三完成人）。主持或主要参与科技部重点研发计划、国家青年973、自然科学重点/面上基金、上海市科委/经信委的多个项目，以及华为、蚂蚁金服、微软等企业的资助项目。在SIGMOD、VLDB、ICDE、ICSE等国际会议发表100多篇论文。

演讲主题
《测试全绿，护栏却失效:智能体行为Harness的混沌验证》

主题简介
智能体已在改生产代码，护栏也配上了，却没人能说清它们是否真的在拦。Loop Engineering 把人从操作员退成定目标与验收标准的人，验证于是成为唯一的守门人，而它是否真在守，至今缺少判据。这正是行为 Harness 之弱：功能正确性仍依赖智能体自己生成的测试。
本次分享基于金融、制造等行业的落地实践，把约束失效拆成两类：检查根本没有接上，以及判据回答了错误的问题。两类需要两种验证手段，前者用变异测试注入缺陷、看是否有断言失败，后者用真实样本测实际拦截率。
一条长期运行的过滤规则曾在 850 个真实样本上拦截率为零，而当时测试全绿。现场以不依赖私有代码的最小示例演示这两种判据，听众可直接带回团队复用。

听众收益
1、掌握一种可现场复现的护栏验证方法，向代码注入缺陷、观察检查是否报警，快速区分真实防护与形同虚设的检查；
2、认清两类最隐蔽的约束失效，检查未接入与判据答非所问，二者均不产生错误信号、常规测试无法发现；
3、获取一份智能体失败模式清单，涵盖上下文溢出、无效空转、结果已落盘却仍报错三类无声故障。

个人简介
在软件研发领域拥有十九年经验，专长于架构设计、分布式系统稳定性建设、安全运维与团队管理，QCon 上海、GOPS 大会、Top100 Summit 明星讲师。自 2018 年起持续参与全球混沌工程实践的布道与落地，参与过面向全球用户的托管混沌工程服务的早期建设，是《混沌工程：复杂系统韧性实现之道》一书的合译者。近两年聚焦 Harness Engineering 与 Loop Engineering 在 AI 编码智能体上的落地，在金融、制造等行业的工程实践中持续运行同一套约束与传感器体系，把每一次失效都沉淀成可机械验证的规则与自检工具。

演讲主题：AI 研发的效能迷局：从指标陷阱到工程师能力重塑
主题简介：敬请期待
听众收益：敬请期待
个人简介：在软件配置管理、过程管理和工程效率领域有近 20 年的工作经验。前去哪儿网工程效率部高级总监，现为独立咨询师，专注为企业提供 DevOps 转型咨询和辅导。 《DevOps 实践指南（第 2 版）》译者之一。研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型核心专家。 2019 年 GOPS 深圳大会金牌讲师； 2019 运维行业年度优秀技术专家。 先后在中国海关数据中心、索尼移动通信产品 (中国) 有限公司、中体彩、北京趣拿软件科技有限公司、奇安信等多家公司工作。

演讲主题：AI 研发的效能迷局：从指标陷阱到工程师能力重塑
主题简介：敬请期待
听众收益：敬请期待
个人简介：在软件配置管理、过程管理和工程效率领域有近 20 年的工作经验。前去哪儿网工程效率部高级总监，现为独立咨询师，专注为企业提供 DevOps 转型咨询和辅导。 《DevOps 实践指南（第 2 版）》译者之一。研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型核心专家。 2019 年 GOPS 深圳大会金牌讲师； 2019 运维行业年度优秀技术专家。 先后在中国海关数据中心、索尼移动通信产品 (中国) 有限公司、中体彩、北京趣拿软件科技有限公司、奇安信等多家公司工作。

演讲主题
从需求混沌到交付闭环：FDE驱动的AI需求治理与澄清智能体实践

主题简介
当 AI 能快速生成代码，程序员的核心价值正在从“写得更快”转向“交付得更好”。本次分享将结合 FDE 的工作方法，分析为什么代码提速不等于研发提效，并讲解如何通过 Spec、Harness、验证与反馈闭环，将业务问题转化为可验证、可采用的 AI 能力。同时，分享将探讨资深程序员如何把业务理解、架构判断和工程经验沉淀为规则、测试、评估集与 Skill，形成可复用的个人资产。听众将获得一套可用于真实项目的 AI 编程方法，以及从代码执行者走向价值交付者的清晰成长路径。

听众收益
  1. 掌握一套从零散对话生成可交付需求资产的FDE需求治理方法。
  2. 学会用AI智能体澄清目标、流程、状态、数据、权限与验收边界。
  3. 获得可复用的正本、规则库、Memory Gate和自动化门禁落地框架。

个人简介
本科东北师大，硕士哈工程。十七年软件研发与技术管理经验。曾就职于腾讯，架构师、高级工程师，带领团队从事广告核心系统研发；此后作为技术合伙人自主创业，主导数十个电商、人工智能内容生成、多端应用及传统行业数字化系统从0到1落地。近年全面转向大模型与智能体方向，深度实践“AI+研发”，落地企业级Agent工作流和多模型聚合平台，将智能体辅助贯穿需求分析、架构设计、编码、测试到部署的研发全流程；自建 Skill 技能库，把编码规范、架构模板、部署流程沉淀为智能体可复用的技能资产，并实践“规划＋编码＋评审＋测试”多智能体协同模式，形成可复制的 AI 研发提效体系，研发效率与交付质量显著提升。

演讲主题
《数字免疫3.0 设计与实战：AI Agent 失控现场与执行前拦截》

主题简介
本次分享基于Gartner数字免疫框架做工程延伸：对比1.0事后修复、2.0事前探测，提出数字免疫3.0——在AI输出与生产执行之间建独立的运行时控制点。拆解面向AI动作的知识、权限、行为三层免疫判定模型，给出L0-L5成熟度演进路径，不依赖完备CMDB即可起步试点；并坦诚分享打磨中的工程难点与当前取舍：判定延迟、误杀漏放、知识时效。边界清晰：不修大模型原生幻觉，不替代现有安全与运维体系。

听众收益
1、掌握面向AI动作的知识、权限、行为三层免疫判定模型，可直接用于内部AI生产的架构评审与风险盘点，拿到一套可复用的分析框架；
厘清数字免疫1.0-3.0演进逻辑，分清AI-TRiSM、Agent Guardrail与本范式的定位差异，建立完整的AI治理概念坐标；
3、拿到L0-L5分级落地路线与工程难点清单：判定延迟、误杀漏放、知识时效等难点的当前取舍，以及CMDB不完备时如何起步试点。

个人简介
同济大学计算机本科，22年企业级架构与技术管理经验，历任银行资深架构、技术经理、互联网首席架构师、CTO。深耕金融、社保、航空等行业核心系统，主导多款银行、互联网核心产品从0到1落地，精通分布式架构、微服务、云原生、大数据与图计算，在CI/CD工程效能与质量体系落地上有大量一线实践。
现任争锋科技AI平台技术总监，主导企业AI Native范式落地，负责AI平台底层架构与基础应用研发，推动大模型工程化与推理治理；设计运行时安全控制体系，沉淀生产态安全的工程方法论。。
运营公众号「曲水流觞TechRill」，持续输出架构演进、AI工程化、组织管理等的一线实践文章。

演讲主题
从代码到业务:大规模任务的Agent环境构建实践

主题简介
随着大模型能力不断提升、Agent Harness日趋完善，越来越多的产研团队选择抛开技术栈、语言、框架的制约，利用Agent形成全栈、端到端的交付形态。在引入更大规模的跨代码库、跨编程语言的执行环境后，相应的环境复杂、任务规模大等问题也逐渐浮出水面。本次分离旨在从环境、知识、策略、协作、实践等角度，讲解利用Coding Agent真正交付完整业务需求的难点和解决方案。

听众收益
1.了解Coding Agent落地到大规模业务的前沿实践
2.学习团队级知识、Skill、Harness的建设
3.了解跨库、跨栈的Agent应用场景和策略
4.接触Agent为核心的产研新范式下的团队组织协同

个人简介
百度架构师、百度前端CMC负责人、百度技术组织委员会Web方向负责人。2023年起参与百度智能开发工具Comate的IDE端架构、模型提升、CodingAgent研发等方面工作，对Agent的开发、优化、落地有丰富经验。

演讲主题
《蚂蚁集团生产级 Agent 全链路可观测实践》

主题简介
Agent 进入生产环境后，传统面向服务的指标、日志和链路体系难以解释任务为何失败、变慢或成本突增。面对多轮会话、模型推理、RAG、工具调用、工作流及多 Agent 协作，本议题将分享蚂蚁集团如何基于 OpenTelemetry 构建生产级 Agent 全链路可观测体系：以统一 Trace 语义贯通 Session、Agent、模型、知识库、工具和业务系统，关联质量、性能、成本与稳定性指标；同时介绍海量 Trace 的采样、存储、查询、多框架数据标准化及真实生产落地经验。

听众收益
1. 带走一套生产级 Agent 全链路可观测参考架构，明确从传统服务调用链升级为任务决策链观测体系的关键路径和建设重点。
2. 掌握统一 Trace 数据模型与核心指标设计方法，能够贯通 Session、模型推理、RAG、工具调用及多 Agent 协作，并关联分析质量、性能、成本和稳定性。
3. 借鉴蚂蚁在海量 Trace 采样、存储、查询及多框架数据标准化方面的实践，形成可用于性能优化、成本治理和稳定性建设的规模化落地方案。

个人简介
蚂蚁集团高级技术专家，2017 年加入蚂蚁集团，长期专注于可观测数据体系与平台架构建设，现负责蚂蚁可观测平台遥测技术体系、云原生可观测及 AI 可观测产品建设。拥有近 10 年可观测领域研发与生产落地经验，持续推动 OpenTelemetry 标准化、全链路数据治理，以及云原生与 AI 可观测能力在超大规模业务场景中的落地应用。

演讲主题
《AI 代码生成率 94%：用一个 Skill 跑通需求开发全流程》

主题简介
在真实企业级移动端项目里，AI 辅助编码常面临上下文塞不下、物料分散、命名不一致、模糊指令、验证不闭环、跨会话失忆等痛点——AI 不是不会写代码，而是不会「按工程规范」开发需求。本次分享以一线实战为背景，拆解我们如何把「需求开发」这一整件事流程化、原子化、可校验化：将流程拆成 8 个语义化阶段，配套三级金字塔代码知识库、需求语义翻译（五维搜索矩阵）、脚本化确定性校验与红线机制，最终让 AI 像「参与过的老同事」一样独立完成完整需求，代码生成率达到 94%。内容全部来自真实落地，无商业推广，聚焦可复用的方法论与工程细节。

听众收益
1、掌握一套把「需求开发」端到端工程化的方法论，获得从知识库、语义翻译到自动验证的完整落地路径，可直接复用于自有项目；
2、理解如何让 AI 在超大规模代码库（9000+ 文件）中精准定位、按规范编码，突破「上下文塞不下、越界漏改」的常见瓶颈；
3、收获脚本化校验、红线机制、编译与模拟器双闸门等实战经验，在保障代码质量、降低返工与人力成本方面获得可落地的前瞻思路。

个人简介
腾讯企业微信团队资深技术专家，长期从事移动端研发与工程效能建设，主导客户端架构演进与 AI 辅助开发体系落地。聚焦把 LLM 与工程规范、自动化校验深度结合，带领团队沉淀出一套可复用的「需求开发 Skill」：将设计稿拆解、PRD 语义翻译、代码定位、编译与模拟器验证等环节流程化、原子化、可校验化，在真实企业级项目（9000+ 源文件）中把 AI 代码生成率提升至 94%，热衷于探索 AI 时代研发范式从「人写代码」到「人做决策、AI 按规范交付」的演进路径。

演讲主题
《从 Demo 到生产：金融级 Agent Harness 框架的研发与运维实践》

主题简介
大模型应用从 Demo 走向金融生产，难点不只是模型能力，而是多入口、多实现、多模型与真实工具调用下的可控性、可审计性与稳定性。本主题围绕金融级 Agent Harness 框架，分享如何以统一版本合同收敛 Prompt、Workflow、Agentic 与自定义应用，通过 Runtime、Sandbox、Checkpoint 实现任务受控运行与故障恢复，并结合模型网关、工具/MCP、Skill、知识与记忆资产，构建评测、可观测、权限、安全与成本运营闭环。听众将了解金融 Agent 从“能跑”到“敢上生产”的架构路径、关键工程设计与分阶段落地方法。

听众收益
1.打通 Agent 从 Demo 到生产的"最后一公里"。
了解金融级Agent Harness评估与运维方法论，围绕身份认证、版本关联、权限管控、运行时治理、证据溯源与成本管理六大关键维度，识别Harness落地的核心卡点，快速规划可执行的实践路线，让概念验证真正转化为生产价值。
2. 获得一份开箱即用的企业级Harness架构蓝图。
深度掌握金融企业级统一版本契约、受控运行时 Runtime、MaaS 模型路由、工具网关与 AI 资产治理等关键设计，带走一套可复用的 Agentic Harness 架构蓝图，实现 Agent 基础设施从"各自为战"到"统一标准"的跨越，支撑规模化落地。
3. 掌握让 Agent 从"能用"到"敢用"的 AgentOps 闭环。
学会通过评测门禁、全链路观测、故障恢复、人工接管和成本运营构建AgentOps 闭环，并制定分阶段实施路线。学会用评测门禁、全链路可观测、故障自愈、人工接管与成本运营五大抓手，搭建完整的 AgentOps 运营体系，真正实现从实验环境到金融级生产的平稳跨越。

个人简介
现任头部金融企业AI架构师、GOPS大会金牌讲师、51CTO企业学堂特邀AI专家讲师，极客时间获邀AI讲师。拥有超过 10 年的企业级 IT 系统研发与建设经验，先后在互联网、银行、保险、航天等多个行业的大型企业任职，技术能力强，工程实践经验丰富。具备坚实的学术基础和科研素养，持有金融科技师 CFT、PMP、NPDP 等多项权威专业认证。
长期专注于AI人工智能前沿技术的研究与工程化实践，特别是在大模型（LLM）、深度学习、Agent智能体技术、RPA 自动化技术、SDD企业级AI研发体系架构等领域具有深厚积累。过去 10 年，主导并落地多个 AI 赋能金融业务的创新项目，包括基于大模型的 RAG 智能问答机器人、AI 大模型驱动的智能产品推荐系统、AI 智能体平台、LLMOps 大模型运营平台、RPA 流程自动化平台等。同时，担任多家银行、证券、电信等企业 AI 培训讲师，参与并推动金融行业AI +标准体系建设落地。
因技术创新表现突出，荣获企业"创新标兵"称号，所主导项目连续两次获得金融系统"青年创新 Smart 竞赛"全行级奖项，并已申请 1 项 AI 技术相关发明专利。

演讲主题
《从标准化到数字人Agent:满帮运维智能化的实践探索》

主题简介
业界运维智能化多从"直接做Agent"切入，满帮选择了不同的路径——先建L0-L6标准化体系作为Agent的能力基座，再在之上构建数字人Agent矩阵。本次分享将拆解这一路径背后的关键架构决策：如何让标准化文档同时成为"人"和"AI"的双语语料；如何在"一个Agent即一个领域专家"的愿景下，自底向上构建多云架构统一、数据层统一、标准化流程、自动化能力、多Agent应用平台等层层递进的支撑体系；以及如何将Agent落地抽象为面向用户（运维左移+用户侧AIOps）和面向运维（运维侧AIOps）两个方向，通过五维度统一框架（巡检/建言/诊断/变更/组件AI Ops）保证跨组件Agent的能力一致性

听众收益
1.满帮“标准先行”的运维智能化架构路径：构建L0-L6运维标准化体系，作为运维数字人Agent的能力基座，拆解这一路径背后的关键架构决策
2.基于一个Agent就是一个领域专家的长期愿景， 落地面向用户（“运维左移”+用户侧AIOps）和面向运维（运维侧AIOps）的实践落地经验

个人简介
敬请期待

演讲主题
《从“写得快”到“控得住”:故障协同场景下的VibeCoding工程化实践》

主题简介
当 Coding Agent 大幅提升代码生成速度，研发瓶颈也从“能不能写”转向“能不能理解、约束并验证”。上下文误判、架构漂移、需求偏离和测试缺位，可能让 Vibe Coding 快速积累为不可控的代码熵。本次分享以一套面向 SRE 故障处置的智能协同系统为背景，复盘我们从自由对话式编码走向代码库分析、规格驱动开发（SDD）、独立 Review 与测试验收闭环的过程；并介绍如何基于现有 Coding Agent，以 Skills 固化角色职责、产物契约和质量门禁，在限定场景中编排分析、实现、审查与验证等角色 Agent。多 Agent 不是失控的解药，工程约束才是。

听众收益
1、带走一套把 Vibe Coding 从“自由生成”转为“可理解、可约束、可验证”的工程闭环，可用于改造现有研发流程；
2、厘清 Lead Agent、角色 Agent 与 Skills 的职责边界，理解如何在不自研 Coding Agent 的前提下组织多 Agent 协作；
3、获得一套判断 Vibe Coding 是否失控的检查框架，能够系统识别上下文、架构、需求与测试环节的风险。

个人简介
现主要负责故障智能协同系统的技术规划与落地，以及多媒体稳定性建设。拥有十余年研发与 SRE 实践经验，长期关注多媒体稳定性、高可用架构和智能化故障治理。在直播稳定性、告警自动处置、根因分析等方向均有实践，持续推动故障发现、定位和协同处置能力提升。