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      AI Agent如何重構企業核心系統?深度拆解Agent、多模態與組織變革的實戰路徑|AICon

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      在由大模型、Agent 等技術驅動的新一輪“生產力革命”中,越來越多企業開始關注真正可規模化落地的 AI 生產力:如何讓 AI 深入業務場景、托管關鍵系統、推動組織與流程重塑,正成為技術與管理者共同面臨的新課題。

      將于12 月 19~20 日北京舉辦的AICon 全球人工智能開發與應用大會將圍繞這一產業命題展開系統性探索,重點聚焦 AI Agent、研發范式革新與組織變革、大模型推理優化等關鍵方向。來自騰訊、阿里巴巴、字節跳動、百度、螞蟻集團、京東、華為、美團、快手等多家領先企業的技術與管理實踐者將共同分享如何構建可信賴、可規模化、可商業化的智能系統,以及 AI 如何成為企業降本增效、突破增長天花板的核心驅動力。

      大會首日 Keynote 將重磅呈現全球 AI 趨勢、區域實踐與前沿技術的多維洞察。從全球 AI 發展態勢及其產業影響的宏觀視角,到石景山區企業數智化轉型與 AI 落地服務項目發布及啟動儀式的區域實踐,再到來自多位行業領軍者的深度分享——內容覆蓋超級智能體時代的產業落點、多模態大模型驅動的內容創作范式革新、Agent 技術能力躍遷與應用路徑,以及可信 Agent 的規模化演進等核心議題,為參會者帶來一場立體且前瞻的思想盛宴。

      此外,多個平行技術專場內容也已陸續公布,議題覆蓋智能體工程、多模態應用、上下文編排、研發提效、數據治理、大模型系統工程、推理優化、企業業務流融合、AI 產品創新等多個方向,構成從底層基礎設施到業務應用落地的完整技術版圖,為業界呈現 AI 原生時代系統化進化的全景視角。

      在演講分享之外,大會還將設置晚場辯論環節,以“多 Agent 協作 vs 超大模型一體化:誰才是未來主流?”為辯題,邀請多位嘉賓展開高能對話,共同探討未來 AI 演進路徑。

      Keynote 部分演講前瞻:從內容范式重構到 Agent 化協同的雙重躍遷

      在大模型與生成式 AI 深入產業的進程中,企業最關心的問題正在從概念驗證轉向大規模落地與可持續價值創造。本次大會 Keynote 將圍繞內容生產范式演進、智能體能力突破以及大模型應用的工程化挑戰、可信 Agent 的規模化之路等核心議題展開,來自不同領域的引領者將帶來他們在真實業務場景中的最新洞察與經驗分享。

      • 姚霆 博士,智象未來 (HiDream.ai) / 聯合創始人兼首席技術官)

        • 主題:《從“生成”到“構建”:多模態大模型驅動的內容創作范式革命

        • 如何讓 AI 真正理解創作意圖,實現精準、可控的生成,已成為行業的核心痛點。智象未來認為,破局的關鍵在于讓模型從被動的“內容生成者”轉變為主動的“場景構建者”。本次分享將聚焦如何將大語言模型的深層語義理解與規劃能力作為“大腦”,來指導和控制視覺生成模型這一“巧手”。并通過在設計、營銷、影視等領域的創新應用案例,展示這一技術路徑如何實現對生成內容在語義、空間與時序上的精準控制,從而貫穿從“靈感”激發到創作到最終“分發”的全鏈路。

      • 梁志輝,360 集團 / 副總裁

        • 主題:《Agent 技術演進與落地:從工具到伙伴的生產力變革》

        • 在大模型能力日趨成熟的今天,AI 正在從“工具賦能”邁向“自主協同”的關鍵拐點。本次演講將深入解讀全球 Agent 技術的發展趨勢,剖析從 L1 到 L4 級智能體的能力演進路徑,并結合視頻創作、電商營銷、知識工作等多個場景,展示智能體如何真正成為"數字勞動力"。深入探討以下議題:當無數智能體相互協作,它們將如何重塑我們的工作、創作與組織模式?企業和個人如何抓住這波生產力革命的紅利?

      • 吳明輝,明略科技 / 創始人、CEO 兼 CTO

        • 主題:可信 Agent 的規模化之路:從企業智能體到個人代理的時代》

        • AI 應用從 2C 走向 2B 規模化落地的核心挑戰,已從技術實現轉向可信機制的構建。行業實踐表明,尤其在嚴謹的企業場景中,智能體規模化的關鍵支撐在于三大支柱:可信數據、可信模型、可信決策。在企業級實踐中,多智能體系統成為主流技術路徑,通過任務分解與專業化協同,有效應對復雜業務流程。垂直場景中,專業小模型常表現出比通用大模型更優的精準度與可控性。技術層面,依托數據可追溯、決策可解釋及本地化部署能力,逐步構建企業信任基礎。企業級智能體的成熟正推動個人代理時代的到來,從 vibe coding 到 vibe working,個人代理將實現能力放大與工作范式革新。致力于 Agentic AI 的明略科技在該領域擁有豐富實踐,其規模化路徑的核心,在于實現技術創新與社會信任的協同演進。本次大會將分享相關洞見。

      平行技術專場:縱深 AI 技術體系,探索規模化落地路徑

      本次大會設置多個平行技術專場,聚焦智能體、多模態、上下文工程、AI 產品創新、推理優化等多個關鍵領域,全面呈現 AI 在業務提效與增長、系統融合、組織管理等維度的實踐成果與前沿探索。

      各專場將從真實應用出發,深入剖析技術突破背后的系統性思考與工程方法,展示企業如何構建面向 AI 原生時代的底層能力與業務形態,力求每一場分享都將為開發者、架構師、業務決策者提供可落地的技術啟發與方法論參考。

      • 企業級 Agent 的設計與落地:智能體(Agent)正在成為企業應用大模型的重要形態。本專題將探討企業級 Agent 的產品設計、算法優化、工程實踐,并討論其背后的通用技術、開發方法論及運行環境,幫助大家找到最佳的 Agent 落地場景,以及如何打造業務價值高、泛化性好的企業級智能體。

      • LLM 時代的軟件研發新范式:聚焦大模型在研發提效中的應用實踐與演進路徑,探討其在代碼生成、測試優化、流程自動化與智能研發體系構建等方面的價值,同時也將關注計算成本、數據隱私、可解釋性等挑戰,展望未來研發范式的轉型方向。

      • Context Engineering上下文工程(Context Engineering)是大模型系統中支撐理解、推理與決策的核心能力。它不僅是提示工程(Prompt Engineering)的延伸,更融合了知識工程與工具使用,通過對歷史對話、外部知識、角色設定與工具反饋的結構化編排,支持 RAG 檢索增強、智能問答、多輪對話與 Agent 協作等復雜任務鏈條的執行與優化。本專題將系統探討上下文的構建策略、管理機制與壓縮調度方法,并結合前沿實踐與真實案例,闡述如何借助上下文工程構建可信賴、可擴展、可控的 AI 系統,并展望其未來發展。

      • Data+AI / Agent 落地實踐:Data+AI 的結合正在推動數據領域進入全新階段。本專題將聚焦 AI 輔助數據治理,探討如何通過自動標注、質量檢測與元數據管理提升數據的可信度與效率;關注 AI 重新定義數據產品,展示 ChatBI、自然語言查詢與智能洞察如何讓數據觸達更直觀、更普惠;探索 Agent 化的數據工作流,分享智能體在分析、運維和服務中的自動化與智能化實踐;并討論數據驅動的 AI 優化,即利用高質量數據反哺模型訓練,支持 RAG、合規與隱私保護的落地。

      • 大模型系統工程:大模型系統工程聚焦于構建支撐萬億參數模型的完整技術棧,涵蓋從底層 GPU/NPU 集群、高速網絡互聯與優化,到分布式存儲與數據流水線設計,再到訓練框架深度調優、資源調度與集群管理,最終實現計算高效利用與成本控制。本專題系統解析大模型基礎設施的各層級核心挑戰與工程方案,為 AI 架構師、工程師及技術決策者提供構建高效、穩定智能計算平臺的實踐洞見。

      • 大模型時代下的搜廣推系統實踐:本專題聚焦大模型在搜廣推領域的實戰方案:涵蓋生成式推薦、混合架構設計、AI 內容生成等關鍵技術,拆解傳統系統迭代與從 0 到 1 建設的完整路徑,還原轉化增效、提速迭代的真實案例。

      • AI 產品設計與體驗創新:本專題將圍繞智能硬件、Chat 類導購(如淘寶聊天導購)、社交產品(虛擬陪伴 / 小眾交友)以及 AI 原生應用展開。從產品設計、用戶體驗到運營與增長全鏈路復盤,沉淀可復制的指標、策略與落地范式。

      • 大模型與企業核心系統融合之道:當企業完成大模型的選型與部署,真正的挑戰才剛剛開始:如何讓模型不再停留在“試驗田”,而是深度嵌入 CRM、ERP、財務、供應鏈等核心系統,形成可度量、可治理、可演進的業務閉環?本專題聚焦“大模型與企業業務流融合”的工程方法與實踐,圍繞 Agentic AI 的流程編排、RAG 驅動的企業級知識工程、數據治理賦能 AI 模型與業務系統高效協同以及 AI 如何重塑企業決策與行動等方面展開。

      • AI 時代的 10x 組織與 10x 個人大模型與智能體的崛起正在重塑生產力的底層邏輯。AI 不僅提升了個體的工作效率,也在重構組織的協作方式和運營模式,催生出“10x 團隊”和“10x 工作者”的全新形態。本分論壇將圍繞這一趨勢,探討如何用 AI 構建智能化工作流、激發組織創新力、放大個人影響力。我們將邀請來自領先科技公司、創新團隊和前沿實踐者的嘉賓,分享他們在 AI 提效落地、智能體協作和工作方式重構方面的實戰經驗與方法論。

      • 大模型推理優化與邊緣 AI 部署:大模型在實際應用中普遍面臨推理成本高、算力需求大的挑戰,成為制約其廣泛落地的重要障礙。本專題將重點討論三方面內容:首先,推理優化技術,包括知識蒸餾、剪枝、量化(4-bit/8-bit)等模型壓縮方法,以及 PagedAttention、FlashAttention 等高效推理算法;其次,端側部署實踐,探討大模型在手機、PC、智能汽車、工業攝像頭等邊緣設備上的優化與應用,實現低延遲和隱私保護;最后,成本效益分析,通過云端、邊緣和混合部署方案的 TCO 模型,為企業提供量化的投入產出參考。

      • 多模態從技術突破到創新應用落地多模態大模型正在融合文本、圖像、音頻、視頻等多種模態,推動跨模態理解與生成能力不斷增強。本專題將聚焦多模態模型的最新技術進展與實踐,分享應用場景與創新價值,探討其在場景落地中的機遇與挑戰。

      • AI 驅動的提效與增長實踐:AI 正在成為驅動企業創新與增長的核心力量。本專題將分享如何通過 AI 技術發現新的商業與增長機會、基于 AI 構建或升級產品并取得顯著成效、利用 AI 實現更高效的用戶拉新、留存與轉化,以及因 AI 發展所涌現的新場景與舊場景下的新應用范式。同時,我們也將探討面向 AI 場景的技術適配與架構演進,展現 AI 如何重塑企業流程、驅動創新與增長。

      • AI 在企業中的場景實戰與效能躍升:聚焦“用好 AI”與“做好 AI”兩大實戰路徑,面向企業 IT/AI 負責人及技術決策者,通過飛書產品案例與一線實踐,提供可立即參考的工具、方法與實施路徑,推動 AI 能力在組織內部深度落地。

      在這場面向 AI 原生時代的深度交流會議中,AICon 以系統化的議題設計與跨領域的實戰經驗,呈現從模型能力到工程體系、從應用創新到組織變革的完整圖景。無論你是技術研發者、架構工程師、產品與業務負責人,還是正思考如何讓 AI 成為企業長期增長動力的決策者,都能在本屆大會中獲得可落地的方法論、可借鑒的實踐路徑與面向未來的思考框架。12 月,北京見。



      從 Chatbot 到 Action Agent,企業級落地最怕什么?是長程推理的顯存天價成本,還是業務邏輯的“死循環”風險?如何利用 MCP 協議解決接口調用的“信任危機”?本次直播集結值得買、商湯、明略三位技術專家拆解可信 Agent 的構建之道。


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