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搞 Agent 總翻車?打包 5 位大廠專家的內部實戰指南,告別“盲盒式”開發!

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如果你也在這糾結:

  • “Agent 搞了好幾個月,Demo 看著很好,一上業務就翻車”

  • “看了不少開源項目,但不知道哪個適合我們,幾百萬的試錯成本說沒就沒了……”

  • “瘋狂調 Prompt,完全沒有一套可復用的架構……”

4 月 17-18 日,由 CSDN 與奇點智能研究院舉辦的「2026 奇點智能技術大會」將在上海·環球港凱悅酒店隆重舉行,在「智能體系統與工程」專題下,特邀騰訊、美團、月之暗面、Macaron AI 等 5 位一線實戰專家,公開億級用戶場景下的 Agent 穩定性保障、Computer Use Agent 自進化、經驗智能訓練等硬核方法論。

在這里,我們提前為你劃出了本專題的硬核看點。


微信 AI 搜索 Agent 實戰

演講嘉賓:王炳寧 | 騰訊微信搜索 AI 算法研究方向負責人,專家研究員

為什么值得聽:中科院自動化所博士, 主導并發布如 ReCO、ComQA、ChiQA、T2Ranking 等大規模中文問答數據,以及 Baichuan 系列預訓練模型。主導發布模型在 GitHub 斬獲萬星,HuggingFace 下載超 2000 萬次。

核心問題:實驗室里跑得好好的 Agent,一到線上就頻發幻覺、死循環,怎么破?

關鍵價值:王炳寧將深度拆解微信 AI 搜索 Agent 的架構設計,分享在超大規模并發下,如何保障 Agent 工作流的強韌性與可控性。

“在億級流量面前,Agent 的可靠性比單純的‘聰明’更重要。”

適合誰來聽:負責搜索/推薦/對話系統,正在探索 Agent 落地,且對系統穩定性有極高要求的技術人員。


邁向數字生命:Computer Use Agent (EvoCUA) 的核心技術與自進化實踐

演講嘉賓:薛濤鋒 | 美團 Staff Researcher,EvoCUA 項目主導者 為什么值得聽:他主導的 EvoCUA 項目獲得圖靈獎得主、"AI教父" Yoshua Bengio 與 UC Berkeley 頂尖安全學者 Dawn Song 在論文中聯合點贊:

在針對全球 7 個前沿 CUA 的安全與魯棒性評測里,EvoCUA-32B 以 35.0% 的最低受干擾率排名第一,展現出強大的抗擾動魯棒性,正面擊敗了 Claude 4.5 Sonnet (41.0%) 和 OpenAI 的 Operator (48.7%)。

該項目更是以 56.7% 的成功率在 2026 年 1 月登頂 OSWorld 開源榜首,技術報告登頂 HuggingFace 榜首。

核心問題:怎么讓 Agent 像人一樣,自主完成跨應用、長鏈路的計算機操作(Computer Use),真正成為“數字員工”?

關鍵價值:薛濤鋒將現場拆解 EvoCUA 的核心技術與自進化實踐。從可驗證的數據合成,到分鐘級拉起十萬級沙盒基建,再到讓模型“從失敗中進化”的經驗學習機制。這不僅僅是一個前沿探索,更是如何攻克“長鏈路任務極易中斷”的工程作業書。

適合誰來聽: 正在探索“數字員工”、“RPA 升級”、“自動化辦公”場景,急需突破復雜長鏈路任務執行瓶頸的 AI 產品/技術落地人員。


用強化學習讓 Agent 越學越聰明

馬驍騰 | Macaron AI 首席科學家,Mind Lab Director

為什么值得聽:清華大學自動化系博士后,在強化學習領域發表 30 余篇論文。他帶領團隊研發了面向萬億參數模型的 LoRA-RL 訓練底座 MinT,把 GPU 成本打到了傳統方式的 10%。

核心問題:每次都要靠人工編排冗長的 Prompt,Agent 無法從真實的交互中積累經驗,怎么辦?

關鍵價值:馬驍騰將帶來從 Context Engineering 到 Context Learning 的范式演進。他會結合 Macaron 模型的真實案例,教你如何用極低的成本,讓 Agent 在動態環境(如復雜 UI 交互)中自我學習、沉淀經驗。這套方案能大幅降低你后續的運維和調優成本。

適合誰來聽: 負責 Agent 后訓練/持續優化,希望降低模型迭代成本、提升智能體自適應能力的算法與工程人員。


從“作坊式”到“工業化”:建立可靠的 Agent 設計模式

演講嘉賓:黃佳 | 新加坡科技研究局(A*STAR)AI 研究員,《Agent 設計模式》作者

為什么值得聽:致力于將復雜的 AI 能力轉化為可設計、可復用的系統架構,提出了覆蓋六大認知維度的 21 種 Agent 設計模式。

核心問題:團隊開發 Agent 猶如盲人摸象,充斥著“萬能 Prompt”、“無記憶”、“無護欄”等反模式,導致項目極難維護和擴展。

關鍵價值:黃佳將基于 Claude Code 和 OpenClaw 的雙案例拆解,為你提供一套經過驗證的 Agent 架構設計框架。這套從感知、記憶到推理、行動的設計模式,能幫助你的團隊建立標準化的開發流程,徹底告別“面條式”的作坊代碼,提升交付效率與系統可靠性。

適合誰來聽: 負責 Agent 系統架構設計,希望建立標準化開發規范、提升團隊工程交付質量的一線技術實踐者與管理人員。

穩定性 × 可進化 × 可復用,這是 2026 智能體下半場的核心命題。

這場「Agent 系統與工程」專題的價值,不在于聽幾項炫酷的新技術,而在于帶走一套經過頭部大廠驗證、可直接復用的決策框架與避坑清單。

這或許能幫你省下數月的試錯時間,以及百萬級的沉沒成本。更重要的是,在大會現場,你將有機會與這些一線實戰派面對面交流,深度探討你團隊當前面臨的棘手難題。

在這個技術飛速迭代的圈子里,和對的人同頻共振,往往比閉門造車更重要。

4 月 17-18 日 · 上海環球港凱悅酒店

2026 奇點智能技術大會,期待你的加入。

早鳥席位有限,掃碼下方二維碼,優先鎖定你的參會名額。


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