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 时代的效能度量与工程治理
AI 编程正推动代码产出效率十倍级提升，但传统度量体系失效、技术债加速堆积、安全风险隐性渗透——效能红利正以质量债的形式被悄悄透支。本专场聚焦"度量重构"与"工程治理"两大主线，从适配人机协同的质效度量新范式、度量驱动的组织协作提效，到存量系统的 AI 辅助重构、增量代码的 CR 与测试策略适配，再到 AI 生成代码的可维护性量化与安全左移，分享一线落地实战，帮企业在 AI 研发浪潮中既跑得快、又守得住。
生产级 AI Coding 实战：效率与质量的平衡术
AI 正在深度改写代码生产全流程，AI Coding 大幅压缩编码工时，快速带来开发效率跃升，但也随之引出诸多现实生产难题：AI 生成代码如何落地到真实业务系统？怎样平衡编码提速与代码质量风险？如何解决 AI 输出 “假通过”、缺陷遗留等线上隐患？生产环境下 AI Agent 该如何调优迭代？从代码生成走向可靠可信交付，流程、基建、协同又该补齐哪些能力？带着这些现实痛点，本专场汇聚一线实战专家，分享生产环境下 AI Coding 与代码智能体的真实落地案例，探讨效率与质量之间的权衡实践，拆解从 0 到 1 搭建修缺陷 AI Agent、Agent 调优、风险识别防控、基建补齐等一手实操经验，共同探索 AI Coding 在业务生产中可行的落地路径。
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。
评测驱动研发：模型与 Agent 的能力度量体系
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。
AI + 平台工程：研发基础设施的智能化演进
本专场聚焦“AI+平台工程”在研发基础设施中的体系化落地，探讨大模型与工程平台深度融合所带来的研发范式变革。内容覆盖AI编码助手、自动化研发平台、研发数据闭环、研发流程端到端交付等关键方向，结合一线实践分享如何构建面向未来的智能研发底座。在成本、效率与质量多维约束下，解析企业如何通过平台化与AI能力的协同演进，实现开发者生产力跃迁与工程体系的持续优化，推动从“工具增强”迈向“智能协同”的新阶段。
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。
可观测性驱动 Agent 质量演进与架构优化
在企业级 Agent 从 Demo 走向规模化生产的过程中，可观测性绝不应止步于“事故后的看图排障”。传统的 APM 指标无法评估智能体的决策优劣，而零散日志也难以解释“系统返回 200，但用户任务彻底失败”的假健康状态。如何精准定位异常？如何量化 Agent 过程质量？如何确保 Prompt、Tool 或模型升级后系统不发生隐形降级？ 本专场聚焦 Agent 可观测性与质量闭环体系建设。我们将深入探讨如何打通 “全链路观测 ➔ 跨层因果归因（RCA） ➔ 失败样本回流 ➔ LLMs-as-a-Judge 过程评估 ➔ 自动化发布门禁” 的完整质量飞轮。 专场将包含一线落地实战经验：从基于 LLMs-as-a-Judge 的过程与结果双重评估（Rubrics 机制），到跨层因果链下的异常根因定位；从 Tool/MCP 循环与记忆截断的精准拦截，到线上 Trace 转化为离线回归测试集（Trace-to-Dataset）。我们旨在为 complex Agent 构建可复盘、可评估、可演进的质量底座，保障企业 Agent 规模化运行的稳定性与持续进化。
CONFERENCE TOPICS
让 Agent 记住团队：Agent Workspace 把个人 Vibe 变成组织工程
王旭｜百度 高级工程师
从工具堆叠到价值流重构：AI 时代企业的 3 个范式转移
刘玉青｜吉利 软件研发体系负责人
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告别 Vibe Coding：BitFun 驱动的鸿蒙开发意图-实现-验证闭环
邓成瑞｜华为 IDE 资深技术专家
百度商业化组织级智能化转型
陈昊｜百度 资深工程师
FDE 重塑软件交付：一线实践、共识与非共识
乔红麟｜前阿里云 资深技术专家
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从可观测到可进化：企业级 Agent 的质量闭环与持续演进实践
杨永｜联想 中国区销售服务交付团队 AI架构师
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用 AI 监督 AI：芝麻信用 Agentic Coding 从需求到准出的可信交付质量体系实践
邹浔｜蚂蚁集团 高级测试开发专家
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AI 用例生成与智能 CR 的三代进化实录
黄文昊 / 戴佳怡｜OPPO 高级软件测试工程师 / 软件测试工程师
企业级高可控混合编排的实现
胥克谦｜酷比客科技 联合创始人
基于 Harness+Loop 的共生伙伴助力效能跃迁
井红梅｜中兴通讯 工具系统开发负责人
从个人提效到组织提效——Coding Agent 的组织级落地实践
杨经纬｜百度 工作效能部 研发经理
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基于 GTS 测试 Spec 测试设计、测试执行效能提升实践
黄立华｜华为 GTS AI 测试专家
/知识工程驱动的需求自动化管理解决方案
张进朋｜中兴通讯 AI 应用开发工程师
证券交易领域测试 Skill 的进化体系与知识底座支撑实践
瞿曦超｜华泰证券 开发工程师
AI Coding 时代，面向需求交付的智能化测试体系建设与实践
仲思宇｜58同城 工程效能部负责人
Multi-Agent + 知识图谱保鲜驱动的复杂金融监管规则智能测试实践
牛文芳｜浙银理财 测试组质量保障专家
小红书创新产品的 AI Native 质量工程实践
李颖超 ｜ 小红书 AI 工程架构师
共生伙伴：重构测试交付模式的人机协同智能体实践
黄举光｜中兴通讯 有线研究院技术教练
像真人一样越测越准！测试端到端 Agent 开发新范式
赵旭峰｜ 腾讯 游戏品质管理部 Agent 端到端落地负责人
基于 LLM 的全链路日志智能分析：自动化 Case 执行路径捕获与根因定位实践
李绪隆｜腾讯 系统测试工程师
从草稿到资产：ai-case 的 Graph×Loop 闭环
邬淑敏｜bilibili 高级测试开发工程师
从单点测试能力、端到端任务执行，到可信可控的 Agent 自进化体系
郭宁宁｜百度 测试开发工程师
基于多模态 Agent 的Web UI 智能化测试实践——实现“版本转测即执行，执行即脚本，脚本即资产”
齐佩之 ｜ 华为 测试专家
质量内嵌，搭建 skill 的一站式端到端交付框架
王秉发｜北京兴云数科 软件工程总工
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从 Agent 构建到规模化治理
张裕 ｜阿里云智能 高级产品专家
寿险 UI 自动化的双 AI 落地实践
杨娅｜中国平安人寿 资深测试工程师
VibeTracking：双核驱动的 AI 质量管控
陈妍佳｜百度 资深工程师
爱奇艺 PMO 智能化项目管理工程实践
兴连博｜爱奇艺 高级研发项目管理专家
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上下文工程 × 知识工程：京东零售用户运营团队的探索实践
周默｜京东零售 平台营销中心 用户运营部 算法架构师
知识管理与智能推荐实践
朱怡诺｜中兴通讯 数据研发中心知识工程负责人
如何构建以 Agent 决策为中心的知识服务平台
邓传斌｜中兴通讯 专家级工程师
别给 AI 一个大 Prompt 了——测试智能化的上下文工程实践
杨晨琦｜百度 测试开发工程师
从数据驱动到建模驱动：UModel 如何让 AI 真正理解业务系统
隰宗正｜阿里云 可观测技术专家
非确定性系统的新一代质量工程：Gödel 飞轮 —— 让 Agent 拥有可测量、可回归、可持续进化的质量
徐为/ 黄梓航 ｜ 亚马逊云科技 资深解决方案架构师 / 资深 AI 产品解决方案架构师
让 Agent 产出可验证、问题可定位：Evaluator 与全链路可观测实践
蔡丽珊（溪禾）｜蚂蚁集团
高级测试开发工程师
从E2E到节点级：构建音乐 AI Agent 全链路可观测的质量保障体系
汪璐璐｜腾讯音乐 高级专项测试工程师
从链路可观测到质量可信：通用测试 Agent 工程化实践
王勇｜58同城 高级研发工程师
基于混合检索与 LLM 双轨决策的智能客诉闭环实践：从精准分流到高置信自动化处置
罗岚丹｜bilibili 测试开发工程师
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从"跑通"到"跑稳"：评测如何驱动 Coding Agent 质量能力进化
付敏｜蚂蚁集团 AI质量工程师
AI原生智能体长程任务可靠性验证实践
陈永健｜华为 AI 与智能应用 测试总工
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GUI Agent 评测方法：从结果评估到能力分析
罗军｜支付宝 AI 多模态评测负责人
Agent 质量工程实践：构建 Agent 可测试、可评估、可质检体系
刘洋｜去哪儿旅行
基础架构高级后端开发工程师
规模化 AI 代码评审的质量保障实践：10 语言、30 万次评审的工程之道
庞可盈｜中兴通讯 AI 研发工程师
Skill 驱动的 UI 自动化探索与实践
郑锐剑｜bilibili 资深测试开发工程师
流水线信息蒸馏和自愈
李明慧｜bilibili 高级测试开发工程师
AgentLoop 落地移动端：百度APP AI 全链路质量自进化体系构建
谢檬檬｜百度 资深工程师
CMMI AIM 实践地图：AI 研发质量如何保障？
胡延军｜CMMI 研究院 中国特邀专家
基于业务的缺陷扫描测试左移实践—— 从传统左移到 AI Agent 时代的业务逻辑缺陷预发现
王美君 ｜平安人寿保险 测试经理
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