在数字化转型加速的当下，自动化测试已成为软件研发效能提升的核心引擎。从接口自动化、UI自动化到持续集成中的测试流水线构建，各行业正通过自动化测试实现快速交付与质量保障。但随着业务复杂度提升，传统自动化测试面临脚本维护成本高、场景覆盖不足、异常检测能力弱等挑战，行业亟需探索更智能的解决方案。当前，AI技术的突破为自动化测试注入全新动能，本次「自动化到智能化测试实践」分论坛，将聚焦一线互联网公司前沿实践，探讨AI赋能测试实践，迎接质量保障的智能时代。

在人工智能快速发展的今天，代码生成技术正逐步成为软件工程领域的革命性力量，尤其是在大模型的推动下，程序的自动化生成和优化已进入一个全新的时代。然而，如何确保生成代码的质量，成为了推动这一技术应用的重要课题。

本专场将聚焦于 “GenAI时代的代码质量”，探索如何在大规模代码生成模型的基础上，通过先进的程序分析、代码质量检测、优化算法等技术手段提升代码的可靠性、可读性与可维护性。我们将深入讨论如何在代码生成过程中，充分利用数据预处理、指令微调、领域化训练等策略，提高生成质量，并通过行业最佳实践，确保生成代码符合行业标准及实际应用需求。本专场将邀请来自AI、软件工程及相关领域的重量级专家，分享他们在代码生成质量提升方面的最新研究成果与实战经验。

专场聚焦于探讨：如何借助大规模语言模型（Large Language Model，LLM）技术对企业的全流程质量管理体系进行赋能和优化。本专场将深入剖析包含但不限于“质量数据工程化构建、质量管控流程智能化升级、实时质量过程监控与告警、基于AI的智能决策支持”等核心话题，旨在探讨如何将大规模语言模型技术融入传统质量管理全过程，从而实现质量管理水平的全面提升及企业核心竞争力的持续稳固。

随着人工智能技术的飞速发展，智能化的Agent系统逐渐在软件质量和效能领域发挥着不可忽视的作用。质效领域的Agent实践正成为软件开发与运维中的重要工具，尤其是在自动化测试、质量保证、性能优化和资源管理等方面。本次专场将聚焦于Agent在提升软件质量与效能方面的创新实践，邀请业内专家分享他们在智能化Agent应用、工具链集成、质量监控和持续优化等方面的最新成果。我们将深入探讨如何利用Agent技术实现高效的质量管理，如何通过智能化手段提升软件的可靠性、稳定性和用户体验，以及如何借助智能Agent推动数字化转型中的质效融合。本次专场期待与大家共同探讨质效领域Agent的前沿实践，推动行业技术的升级与进步。