大会主题
Agent驱动的智能化测试
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评测驱动 AI 研发新范式
人工智能正经历从“技术概念”到“产业深耕”的关键跃迁，以大模型为核心的AI智能体已深度渗透至各行各业的核心领域，重塑行业服务范式。在新的技术浪潮下，评测不应仅仅是上线前的“质检员”，而应成为贯穿需求定义、算法选型到线上迭代全生命周期的“指挥棒”。
本专场深入解析“评测驱动开发（Evaluation-Driven Development, EDD）”新范式，覆盖智能体产研的全生命周期：从设计阶段的评测基准（Benchmark）设计与高质量评测数据合成，到评测自动化框架与模型训练的深度集成，以及通过User Simulator、线上实验等方案实现评测与用户体验的精准对齐等议题。我们将结合前沿方法论与行业实战案例，展示如何构建高置信度且实时反馈的评测数据飞轮，助力智能体业务实现高质量的规模化增长。
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LLM赋能专项测试新实践
随着LLM技术的突破性发展，各行业质量保障体系正加速向智能化演进。LLM赋能测试已从辅助工具升级为贯穿研发全生命周期的智能引擎，催生软件质量工程领域的新范式。本次「LLM赋能测试左移与右移实践」分论坛，将聚焦互联网及科技企业前沿实践，深度探讨LLM在左移阶段的需求缺陷智能预测、代码审查优化与AI代码质量分析，在右移阶段的生产环境风险感知、故障根因分析等话题，以及各公司LLM赋能测试左右移的落地方案。
LLM赋能测试左移与右移实践
AI为需求工程与设计带来了并正在进行着深刻的变革：
工作范式：AI正从效率工具升级为以需求工程与设计为核心的创新协作伙伴，重塑研发全流程、重构角色分工，形成全新范式；
工作重心：需求工作由传统的分析与定义，向价值工程、业务创新、产品创新、经营与运营等高价值方向快速演进；
在研发链路中的定位：在“从需求到代码”全链路AI化进程中，需求分析与设计建模正成为贯穿始终的核心枢纽环节。
本论坛将在上述背景下，集合业界最新的AI4RE和设计的新实践，共同分享并促进行业的发展演进。
工作范式：AI正从效率工具升级为以需求工程与设计为核心的创新协作伙伴，重塑研发全流程、重构角色分工，形成全新范式；
工作重心：需求工作由传统的分析与定义，向价值工程、业务创新、产品创新、经营与运营等高价值方向快速演进；
在研发链路中的定位：在“从需求到代码”全链路AI化进程中，需求分析与设计建模正成为贯穿始终的核心枢纽环节。
本论坛将在上述背景下，集合业界最新的AI4RE和设计的新实践，共同分享并促进行业的发展演进。
AI驱动需求工程和设计新实践
在AI技术深度融入软件工程的新时代，研发模式正迎来全新变革，规范驱动（Spec-Driven）开发凭借其标准化、可落地的特性，成为提升开发效率、强化质量管控的核心路径，为研发全流程的标准化、自动化与智能化提供关键支撑。当前行业中，如何通过清晰的规格定义串联需求、设计、开发、测试全环节，如何结合AI技术让规范驱动开发落地提效，如何基于标准化规格搭建质量管控体系，成为企业研发升级的重要探索方向。本次「Spec-Driven模式下的开发效率和质量管控」分论坛，将聚焦规范驱动开发的前沿实践，汇聚行业技术专家，深入探讨Spec-Driven模式的落地方法论、全流程效能提升与自动化平台搭建、AI辅助编程/设计/架构/测试在规范驱动场景下的融合应用等核心话题，分享一线企业在该模式下实现开发提效、质量闭环的实战经验，为行业打造标准化、高质量、高效率的研发体系提供可借鉴的实践方案。
Spec-Driven模式下的开发效率和质量管控
软件开发正经历从“局部效率工具”向全自主自然语言编程的范式重构。当前，代码生成的边界已演进至多智能体协同（Multi-Agent Orchestration）驱动的深度工程实践：通过模型上下文协议（MCP）、 Skills 扩展实现跨工具能力的无缝集成，结合代码知识图谱与长期记忆（Long-term Memory）机制，AI 正在构建对超大规模工程的全局认知与上下文对齐能力。
这一演进正重新定义开发者的效能边界，助力个体进化为掌控全局的 10x 乃至 100x 工程师。本专场将聚焦如何驱动 Coding Agent 实现从需求意图到交付产物的全链路闭环，深入探讨在 Long-horizon任务中，如何解决目标偏移（Goal Drift）、保障任务完成度与高质量交付。
这一演进正重新定义开发者的效能边界，助力个体进化为掌控全局的 10x 乃至 100x 工程师。本专场将聚焦如何驱动 Coding Agent 实现从需求意图到交付产物的全链路闭环，深入探讨在 Long-horizon任务中，如何解决目标偏移（Goal Drift）、保障任务完成度与高质量交付。
AI Coding编码效率与质量提升
AI 正在重塑软件研发的每一个环节，过去我们常常使用需求吞吐量、需求交付周期、缺陷逃逸率等结果指标以及一系列的研发活动过程指标来度量团队的研发效能，而随着行业的剧变，现在哪些指标已经过时？哪些指标还可以继续沿用？
当 AI 可以更轻松的输出大量代码，将人工编码时间进行极致压缩，我们应该如何衡量生产力的变化？当AI生成的代码大量涌入，如何评估产出的代码与软件质量？当人机交互方式不断演进，如何评估人与 Agent的协同的效率，进而指引范式的迭代升级？
带着这些疑问，本专场将汇集众多一线实践者的最新探索，聊聊 AIGC 时代度量体系到底该怎么进化。
当 AI 可以更轻松的输出大量代码，将人工编码时间进行极致压缩，我们应该如何衡量生产力的变化？当AI生成的代码大量涌入，如何评估产出的代码与软件质量？当人机交互方式不断演进，如何评估人与 Agent的协同的效率，进而指引范式的迭代升级？
带着这些疑问，本专场将汇集众多一线实践者的最新探索，聊聊 AIGC 时代度量体系到底该怎么进化。
AIGC时代质效度量新实践
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知识图谱在RAG和私域上下文构建中的实践
在数字化系统规模持续扩张、业务复杂度不断攀升的当下，运维与 SRE 正从传统被动响应、人工值守，迈向自动化、智能化、可观测全域协同的全新阶段。以大模型、AIOps 为代表的 AI 技术深度渗透，正在重构故障排查、容量规划、告警治理、应急响应等核心工作流程，既带来了效率跃升、风险前置的全新机遇，也提出了技术融合、能力升级的全新挑战。
本次技术分享会，我们聚焦AI 如何重塑运维与 SRE 工作范式，从实际场景落地、工具实践应用、能力体系构建、未来发展趋势等多个维度，拆解 AI 在智能告警、根因分析、自动化运维、稳定性保障中的真实价值，探讨传统运维人向智能运维、可靠性工程师转型的关键路径。无论你是深耕一线的运维工程师、负责系统稳定性的 SRE，还是关注技术演进的研发与架构师，都能在这里碰撞思路、交流经验，共同探索 AI 赋能下，更高效、更可靠、更具前瞻性的运维新未来。
AI时代下的运维与SRE变革
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AI原生软件的质量保障
当 Vibe Coding 让"口喷代码"成为日常，一场更深远的变革正在展开——Vibe Working 的时代已经到来。以 OpenClaw 为代表的开源 AI Agent 框架，正在将 AI 从对话助手进化为能常驻后台、连接消息平台、自主执行任务的"数字员工"。一个 Agent 睡你睡时帮你砍价 4200 美元、自动去 Google Cloud 配 OAuth、在 WhatsApp 群里协调家人日程——这些不再是 Demo，而是真实发生的故事。本专场聚焦 Agent Skill（技能） 的设计、分发与Agent间的协作演进。我们将探讨：如何用 SKILL.md 这样的轻量格式定义一个可复用的 Agent 能力？当 OpenClaw 的 Skills Registry 已积累海量的技能，这个生态带来了哪些机遇与安全挑战？Agent的工作方式也逐渐摆脱单 Agent + subagent，越来越多的产品引入 Agent Team的协同范式，结合 A2A 协议，Agent们将如何重塑我们的工作方式，上演 Agent的社化化大协同？
从Vibe Coding到 Vibe Working，Agent技能进化图谱
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AI 驱动的技术债治理
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大模型时代的研发管理和人才培养
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AI+平台工程新实践
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数据质量工程与实践
CONFERENCE TOPICS
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