Agent正殺入軟件研發一線！全球超60位技術專家拆解AI落地困局，2026奇點智能技術大會收官

作者 | 屠敏、鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

傳統的軟件開發范式，正在被 AI 一點點“拆掉重來”。

從一鍵拉起環境、自動生成代碼的工具鏈，到像 OpenClaw 這樣的 Agent 系統開始接管完整開發流程，“寫代碼”這件事本身正在被重構——有人開始習慣“燒 token”換效率，也有人在追問：當代碼可以被生成，程序員還能做些什么？

這些問題，并不是停留在討論區里的抽象爭論。在 4 月 17-18 日的 2026 奇點智能技術大會現場，它們被反復拋出、被不同觀點正面碰撞，也被來自一線的實踐者逐一拆解。

這場由 CSDN 與奇點智能研究院聯合舉辦的技術盛會，用整整兩天時間，把 AI 正在如何重塑軟件開發這件事，攤開講清楚。

超過 60 位來自全球的技術專家齊聚一堂，從 NVIDIA、微軟、Google 到華為、阿里、騰訊、京東、月之暗面、階躍星辰、網易、快手、昆侖萬維、MiniMax，再到北大、智源、奇點智能研究院，不同領域、不同場景，但討論的焦點卻異常一致：Agent 正在成為新入口，軟件形態正在被重寫。

兩日的大會現場座無虛席，不少技術專家剛走下臺，就被聽眾圍住繼續追問，走廊、門口很快變成了“加時討論區”。與其說這是一次大會，不如說更像一場圍繞“軟件開發將走向何處”的集中交鋒，也是一場不斷逼近答案的過程。

而這，僅僅是開始。

推理拐點之上：Agent 時代的產業重構正在發生

在模型能力持續提升之后，行業的關注點不再只是“模型能不能做”，而是“能不能真正進入系統、參與執行”。當大模型從單點能力走向可調用、可編排的執行單元，推理能力就成了分水嶺。它決定了 AI 是停留在“回答問題”，還是進入“完成任務”。也正是在這個轉折點上，Agent 不再只是一個應用形態，而開始變成軟件系統里的新入口。

4 月 17 日上午的主會場，奇點智能研究院院長、CSDN 高級副總裁李建忠，榮耀終端 AI 首席科學家、首席人工智能官（CAIO）黃非，螞蟻集團副總裁、國家級創新領軍人才周俊，上海人工智能實驗室青年領軍科學家、大模型中心負責人陳愷等嘉賓，分別從不同技術與產業視角，展開了對大模型演進與 Agent 生態的系統性討論。

Agent 重塑軟件與互聯網產業新范式

• 李建忠 奇點智能研究院院長，CSDN 高級副總裁

跨越周期：人工智能的演進和未來

• 黃非 榮耀終端 AI 首席科學家、首席人工智能官（CAIO）

從語言到推理：百靈大模型的 AGI 探索

• 周俊 螞蟻集團副總裁，國家級創新領軍人才

萬億參數科學多模態大模型: Intern-S1-Pro 技術解析

• 陳愷 上海人工智能實驗室青年領軍科學家，大模型中心負責人

主會圓桌環節，在奇點智能研究院開源技術委員會主任、華東師范大學數據科學與工程學院教授王偉的主持下，奇點智能研究院院長、CSDN高級副總裁李建忠，榮耀終端 AI 首席科學家、首席人工智能官（CAIO）黃非，上海人工智能實驗室青年領軍科學家、大模型中心負責人陳愷，新浪微博首席科學家及 AI 研發部負責人張俊林共同參與討論。

圍繞“跨越奇點：推理拐點下的 Agent 產業新生態”這一主題，五位技術專家從產業與實踐出發，討論了 AI 正在如何重塑軟件形態，以及這種變化對從業者的實際影響。話題也從早期的提示工程，延伸到上下文工程，再到當下逐漸受到關注的“駕馭工程”（Harness Engineering）。在此背景下，無論是職場開發者還是在校學生，都需要重新思考自身的能力結構與應對之策。

首日精彩亮點見：

三大發布：從方法論、評測體系到開發者生態的全棧布局

本次大會上，奇點智能研究院院長、CSDN 高級副總裁李建忠和奇點智能研究院開源技術委員會主任、華東師范大學數據科學與工程學院教授王偉，共同帶來了三項關鍵發布，分別覆蓋 AI 軟件研發方法論、行業評測體系與開發者生態建設，形成一條從認知框架到實踐落地的完整鏈路。

1. 《AI 原生軟件研發成熟度模型AISMM白皮書》發布：探析 AI 時代的軟件工程演進趨勢

作為本次發布的核心成果之一，《AI 原生軟件研發成熟度模型 AISMM 白皮書》由奇點智能研究院專家團隊，基于豐富的行業客戶咨詢案例、并融合業界最佳實踐總結而成。

白皮書共分為五大章節，系統梳理了 AI 正在重塑軟件研發范式的關鍵變化，包括：

• 變局：AI 重塑軟件全新范式

• 框架：AISMM 全景解讀

• 剖析：AI 原生軟件工程的核心變革

• 評估：企業現狀與行業格局

• 展望：技術趨勢與價值主張

報告從研發流程、組織架構、基礎設施到工具鏈等多個層面，提出了系統性的轉型要求與落地建議。它不僅是對“AI 介入軟件研發全過程”的一次結構化總結，也試圖為行業提供一條可演進、可評估的實踐路徑。

2. 《AI 大模型技術體系綜合開源影響力榜單》發布：構建多維度評測坐標體系

另一項重要發布是《AI 大模型技術體系綜合開源影響力榜單》。該榜單通過構建統一評測框架，系統呈現國際與國內大模型在技術體系上的綜合實力對比。

本次榜單設置三大分榜單及一個綜合榜單，從模型能力、數據體系、評測體系與系統工程四個維度出發，建立起覆蓋全棧能力的評價坐標。整體評測體系包含 53 項核心指標，數據來源覆蓋 17 個主流技術平臺，共計采集 13,541 條有效鏈接，力求在盡可能客觀的基礎上，反映當前大模型技術生態的真實競爭格局。這一榜單的意義，不僅在于“排名”，更在于為行業提供了一套可持續迭代的評估方法論，讓不同技術路線與工程體系之間具備可對照、可分析的參照系。

3. 「AI DSpace」AI 開發者空間站成立：構建面向全球的 AI 開發者連接器

與前兩項偏方法論與評測體系的發布不同，「AI DSpace」AI 開發者空間站更側重生態層面的構建。該社區由多位技術專家以個人名義聯合發起，定位為面向海內外技術從業者的高密度 AI 開發者社區，目標是連接產業與學術、資深專家與入門開發者之間的斷層。

從覆蓋范圍來看，「AI DSpace」試圖打通 AI 全棧技術與產業落地鏈路，涵蓋基礎設施、模型工程、核心應用場景、運維體系以及行業洞察等多個層面，為開發者提供一個從學習到實踐再到協作的完整生態支撐。

多維議題并行，解碼大模型、智能體與 AI 原生未來

主論壇的前沿洞察已為我們勾勒出 AI 發展的圖景，接下來的分論壇環節，將把技術脈絡與產業實踐層層展開。

從大語言模型技術演進、多模態與世界模型，到 AI 原生軟件研發、智能體系統工程；從具身智能與智能硬件、AI 原生應用創新，到 AI Infra 基礎設施運維、OpenClaw 行業實踐，再到 AI + 各行業落地攻堅，技術嘉賓們深入技術內核、拆解工程難點、分享一線案例。

大語言模型技術演進

大語言模型技術的演進，已經不再是單純圍繞規模擴張的持續堆疊，而是一次覆蓋訓練機制、注意力結構、數據體系與推理效率的系統性重構。從底層算法到工程實現，各個環節都在被重新設計與優化，以支撐更復雜任務場景下的穩定輸出與高效運行。本次論壇正是在這樣的技術背景下展開，圍繞大模型從基礎原理到工程落地的整個演進過程進行深度探討。

本論壇匯聚了來自頭部互聯網企業、科研機構、大模型廠商及開源社區的七位技術專家，議題覆蓋在線策略蒸餾、零樣本語音合成、線性注意力的最新進展、Agent 基座模型構建方法，以及推理編譯器優化等維度，并結合預訓練數據優化與復雜任務建模的實踐經驗，呈現大模型在關鍵技術環節中的最新進展與落地思路。

大模型在線策略蒸餾（On-Policy Distillation）：方法、優勢與問題

• 張俊林 新浪微博首席科學家及 AI 研發部負責人

基于大語言模型的零樣本語音合成

• 劉樹杰 微軟亞洲研究院香港首席研究員

線性注意力：過去、現在與未來

• 唐飛虎 月之暗面高級研發工程師、開發者關系負責人

Agent 時代需要一個什么樣的基座模型

• 滕愛齡 階躍星辰 (StepFun) 開發者產品和生態負責人

邁向 3D 世界模型：騰訊混元 3D-DiT 架構演進與自動化原生管線工程實踐

• 李楊 騰訊混元 3D 研究員

重新思考大語言模型預訓練中的數據問題——數據選擇、數據混合與高效訓練

• 劉嘯 微軟亞洲研究院高級研究員

vLLM-compile：將編譯器優化引入大模型推理

• 張家駒 vLLM 社區貢獻者，紅帽大中華區 CTO

多模態與世界模型

多模態與世界模型，核心是推動 AI 從理解單一輸入，升級為對現實世界的統一建模。以往模型多處理孤立任務，而真實世界的視覺、語言、時空與物理規律本就是相互關聯、彼此約束的。多模態不只是接入更多類型數據，更是在統一空間中實現信息對齊與融合；世界模型則更進一步，在感知之外，具備環境推演與因果推理能力。這一方向正讓 AI 從單純的感知工具，轉向擁有內部模擬能力的智能系統，成為生成式 AI 邁向交互、推理與自主行動的關鍵支撐。

在本場論壇中，來自 NVIDIA、Google Cloud、SGLang 社區、螞蟻集團、昆侖萬維等頭部科技企業的技術專家圍繞 GPU 底層編程、云側 AI 全棧規模化落地、高性能推理框架演進、企業級多模態模型研發、視頻生成到世界模型的技術實踐等議題，帶來兼具底層技術深度與產業落地價值的前沿分享。

使用 Tile 進行 GPU 編程

• Bryce Adelstein Lelbach NVIDIA 首席工程師、CUDA C++ 核心庫主管

Google Cloud 全棧 AI 規模化落地與多模態實戰

• 鄭曉曦 Google Cloud 亞太區行業首席架構師

SGLang 高性能推理現狀與未來路線全景解析

• 蔡尚銘 SGLang 社區核心開發者

百靈多模態 Ming-Omni 研發實踐與探索

• 彭晗 螞蟻集團高級算法專家，百靈多模態大模型后訓練算法負責人

從視頻生成到世界模型：多模態生成技術的演進與實踐

• 王沛雨 昆侖萬維多模態大模型 Tech lead

AI 原生軟件研發與氛圍編程

過去幾年，程序員的角色正在悄然發生變化，從傳統意義上的“代碼實現者”，逐步轉向更接近“產品定義與意圖表達者”的位置。需求不再被拆解為一行行具體代碼，而是以自然語言、設計意圖，甚至較為粗略的想法先被提出，再由 AI 系統持續補全、生成、修正與迭代。在這一過程中，“寫代碼”本身的重要性被逐漸弱化，取而代之的是對問題定義能力、上下文表達能力以及結果校準能力的更高要求。“AI 原生軟件研發”與“氛圍編程”，正是在這一背景下逐步形成的新范式：以 AI 能力為核心重構開發流程，通過智能編碼、Agent 協作以及工程化工具鏈，讓開發者從大量重復性勞動中解放出來，將更多精力投入到架構設計與創新探索之中，從而推動軟件研發走向更高效、更智能的階段。

本場論壇中，快手、通義實驗室、百度、硅心科技的資深專家齊聚一堂，圍繞 AI 輔助編碼的實踐路徑、智能體在軟件工程中的演進方向、規模化智能任務的構建方法，以及企業級高效研發的新范式等議題，分享各自在一線落地中的經驗與思考。從工具演進到工程體系重塑，這些內容也共同指向一個清晰趨勢：軟件研發正在從“人寫代碼”轉向“人定義目標、AI 驅動實現”的新協作范式。

軟件研發協同時代：L3 AI Coding 的探索與實踐

• 華劍侃 快手 CodeFlicker 產品負責人

從輔助編程到自主智能：Qoder 在復雜軟件工程中的 Agentic 演進與實踐

• 李永彬 Qoder&通義靈碼模型負責人，通義實驗室算法科學家

基于 Skill 構建規模化 Agent 任務

• 張立理 百度前端架構師、百度前端 CMC 負責人

讓每一分算力都算數——Fast Apply 與企業級高效能研發新范式

• 黃寧 硅心科技（aiXcoder）產品研發負責人

在由奇點智能研究院首席咨詢師李沫南主持的圓桌對話中，Qoder&通義靈碼模型負責人、通義實驗室算法科學家李永彬，快手 CodeFlicker 產品負責人華劍侃，硅心科技（aiXcoder）產品研發負責人黃寧，共同圍繞“變與不變：AI 重構軟件開發新范式”這一主題展開討論。

幾位嘉賓結合各自的技術實踐與產品經驗，聊一聊 AI 編碼能力的演進、智能體如何真正進入開發流程，以及 AI 原生工具在實際工程中的使用情況。同時，討論也會回到一個更本質的問題：當開發效率被不斷推高之后，軟件工程里哪些東西依然離不開人、需要被堅持，哪些部分正在被 AI 接管甚至改寫。

智能體系統與工程

如果說過去的軟件是“等人點擊后執行指令”，那么新一代系統正在變成“主動理解目標、拆解任務并持續執行”的智能體形態。它們能搜索信息、調用工具、協同多個模塊，甚至在運行中不斷修正策略、自我優化。可問題也隨之而來：當 Agent 不再只是 Demo，而要承擔真實工作流時，如何設計架構、保證穩定性、提升擴展性，并讓它持續進化，成為工程領域新的核心命題。

為此，來自騰訊、DeerFlow、Qoder、新加坡科技研究局、北京大學的 5 位技術專家與研究者，在本專題揭開了 Agent 工程化最真實的一面：從微信 AI 搜索 Agent 的實戰落地，到 DeerFlow 2.0 從研究框架走向 Super Agent 運行時的架構重構；從桌面 Agent 重塑全場景生產力，到 Agent 設計模式的系統化總結，再到可自我增強智能體工程體系的探索，這些分享將展示 Agent 如何從概念熱詞，進化為真正可部署、可擴展、可持續成長的軟件系統。

微信 AI 搜索 Agent 的技術實戰分享

• 王炳寧 騰訊微信搜索 AI 算法研究方向負責人，專家研究員

DeerFlow 2.0：從深度研究框架到 Super Agent 運行時的架構重構之路

• 姜寧 DeerFlow 核心貢獻者

重塑桌面生產力，構建全場景驅動的桌面 Agent

• 謝吉寶（唐三） Qoder 技術負責人

Agent 設計模式：從認知架構到工程落地

• 黃佳 新加坡科技研究局（A*STAR）高性能計算研究所 AI 研究員，《Agent 設計模式》作者

Toward Self-Improving Agents：構建可自我增強的 Agent 工程體系

• 王樂業 北京大學計算機學院長聘副教授

當下，智能體幾乎是 AI 世界里最熱的關鍵詞之一。它能寫代碼、做搜索、拆解任務、調用工具，甚至開始像“數字員工”一樣參與真實業務流程。人們驚嘆于它展現出的執行力，也同樣被它偶爾失控、跑偏、卡死在流程里的表現所提醒——讓智能體變得更強并不難，真正困難的，是讓它穩定、可靠、可規模化地工作。于是，一個比“模型有多聰明”更現實的問題擺在行業面前：當智能體進入生產環境，我們究竟該如何駕馭它？

帶著這個疑問，本場以“智能體的技術躍遷與駕馭工程”為主題的圓桌對話正式開啟，在 CSDN 資深編輯王啟隆的主持下，騰訊微信搜索 AI 算法研究方向負責人、專家研究員王炳寧，Qoder 技術負責人謝吉寶（唐三），DeerFlow 核心貢獻者姜寧，以及新加坡科技研究局（A*STAR）高性能計算研究所 AI 研究員、《Agent 設計模式》作者黃佳齊聚一堂，圍繞智能體技術躍遷路徑、駕馭工程實操難點、行業落地新可能等話題，展開了一場觀點碰撞拉滿、干貨密度超標的深度對談。

AI+行業落地實踐

真正改變產業的，從來不是實驗室里刷新的榜單成績，而是那些進入真實業務流程、解決具體問題的 AI 系統。當大模型熱潮逐漸回歸理性，各行各業開始提出更現實的要求：能不能提升收入？能不能降低成本？能不能進入核心流程，并穩定創造價值？于是，AI 的競爭也從“誰的模型更強”，轉向“誰先跑通行業閉環”。

不同于技術前沿的理論探索，“AI+行業落地實踐”專題更聚焦“實戰”與“實效”。為此我們匯集了小紅書、中能拾貝、京東、平安科技、金山辦公、螞蟻集團、百度等 7 家企業的核心技術負責人，他們各自拆解 AI 在不同行業的適配邏輯、工程化路徑，以共同回答同一個問題：AI 究竟要如何真正成為行業增長引擎。

自適應強化學習驅動 AI 搜索 Agent 對齊在小紅書的實踐

• 陸承鏹 小紅書 AI 搜索生成算法負責人

工業智能躍遷：數據與知識驅動的工業場景 AI 工程化實踐

• 劉勇 中能拾貝科技有限公司創始人兼 CTO

Agentic Commerce：商業世界模型中的因果建模實踐

• 鄧金秋 京東定價算法負責人

破局大模型落地“不可能三角”：平安科技 AI 在復雜醫療場景下的多 Agent 實踐

• 董揚 平安科技創新事業部算法研究資深專家

辦公領域多模態的探索與實踐

• 孫亞博 金山辦公資深算法工程師

構建商業世界的“數字雷達”：基于世界模型與智能體的企業認知與動態評價體系構建與演進

• 馬宇翔 螞蟻集團企業信用部算法負責人

飛槳 PaddleOCR 最新技術與產業實踐

• 崔程 百度資深工程師

具身智能與智能硬件

“大模型給了 AI 大腦，但誰來給它手腳？”——這正是具身智能正在回答的問題。不同于屏幕里的聊天機器人，具身智能必須直面物理世界的混亂、不確定和真實風險，讓機器不再只停留在數據運算，而是能在物理世界中完成“感知-決策-執行”的完整閉環。

為解鎖具身智能與智能硬件的創新密碼，本專題邀請到了京東、優必選、網易靈動、同濟大學的行業大咖與學術專家，他們跳出傳統技術分享的框架，結合自身深耕領域的實戰經歷，拆解從技術研發到規模化落地的全鏈路難點，分享那些藏在“機器落地”背后的創新思路。從空間理解到工業量產，從無人裝備到生物混合——顯然，這是一場關于 AI 如何“長出身體、走進世界”的前沿分享。

JoyAI-Image-Edit：讓模型真正“理解空間，編輯空間”

• 黃浩洋 京東探索研究院總監、多模態基礎模型研發團隊負責人

具身智能從模型到量產：L3-L5 全棧機器人在工業物流的規模化落地實踐

• 萬昕 優必選智慧物流子公司 UQI 優奇戰略與產品負責人

數據驅動算法：無人裝載機全流程作業的規模化實踐

• 陳廣大 網易靈動規劃控制算法負責人

探索具身智能新范式：生物智能混合機器人系統研究與實踐

• 印真 同濟大學教授，上海創智學院全時導師

AI 原生應用創新與開發實踐

隨著大模型從“玩具”變成“工具”，真正的 AI 原生應用正在重新定義人與軟件的交互方式。從下一代視頻剪輯范式到搜索的極致性價比，從 AI PPT 的工程化落地到生產級 Agent 系統的設計，從上下文工程到上下文學習——AI 原生應用不再滿足于“接入模型”，而是在交互邏輯、工作流重構和用戶體驗上完成了一次徹底的重塑。來自小紅書、AWS、商湯科技、Dify、Macaron AI 等機構的資深專家相聚于本專題，帶來了他們在 AI 原生應用一線探索中的真實案例與技術沉淀，這些案例將幫助開發者理解 AI 原生產品如何從概念走向可規模化落地。

下一代視頻剪輯范式——OpenStoryline

• 許思杰 小紅書 Super Intellegence AIGC 組算法工程師

GenAI 中搜索的極致性價比之路

• 楊揚 AWS OpenSearch AI 研發經理

從生成到可編輯：AI PPT 在線編輯系統的工程化實踐

• 馬林 商湯科技技術總監

從構建自治 AI 到設計生產級 Agent 系統

• 鄭立 Dify 開源生態負責人

邁向經驗智能：從 Context Engineering 到 Context Learning

• 馬驍騰 Macaron AI 首席科學家

AI Infra 基礎設施與運維

大模型能力持續躍升的背后，真正決定應用上限的，往往不是模型本身，而是承載模型運行的基礎設施體系。從算力集群調度、推理性能優化，到多芯片兼容、軟硬協同架構，再到自動化運維與智能化管理，AI Infra 正成為大模型時代最關鍵的“底座工程”。為此，本專題匯聚了多位來自全球科技巨頭、科研機構及前沿企業的頂尖技術專家。

其中，NVIDIA 產品管理高級總監 Han Vanholde 率先聚焦 GPU 基礎設施的規模化運營，分享開源 AI 工廠軟件如何助力 NVIDIA 云合作伙伴構建高效運維體系；啟元實驗室數據智能團隊負責人馬少楠則立足大模型時代需求，詳解軟硬協同計算架構的搭建與數智融合的實踐路徑；Omn-Infer 模型性能優化負責人、華為研發工程師何斌聚焦大模型推理落地中的性能核心痛點，深入拆解 Omni-Infer 語言大模型在高吞吐和低時延方面進行極致性能優化的關鍵技術和實踐探索，包括融合算子、多流并行、調度和投機等；清程極智技術專家吳再龍則提出 Agentic AI Infra 理念，解讀以智能體為中心的八卦爐智能軟件棧的構建邏輯。

開源 AI 工廠軟件：NVIDIA 云合作伙伴如何構建與規模化運營 GPU 基礎設施

• Han Vanholde NVIDIA 產品管理高級總監

面向大模型時代的軟硬協同計算架構與數智融合實踐

• 馬少楠 啟元實驗室數據智能團隊負責人

Omn-Infer 性能極致優化實踐

• 何斌 Omn-Infer 模型性能優化負責人，華為研發工程師

Agentic AI Infra: 以智能體為中心的八卦爐智能軟件棧

• 吳再龍 清程極智技術專家

在本專題的下午場，來自智源、昆侖芯、趨境科技、無問芯穹、清微智能等機構的各位技術專家，從不同維度深度拆解 AI Infra 領域的技術創新與落地路徑，全方位展現該領域的前沿成果，為行業從業者提供兼具實用性與前瞻性的實踐參考。

基于 FlagOS 技術棧的大模型框架多芯片統一高效插件體系

• 敖玉龍 北京智源人工智能研究院 AI 框架研發負責人

昆侖芯大規模 LLM 推理優化：在文心一言上的實踐

• 馬陽 昆侖芯推理框架架構師

從單體到解耦：Mooncake 如何支撐下一代大模型推理架構

• 楊珂 Mooncake 核心貢獻者，趨境科技技術專家

基于 Agentic Infra 的 AIOps 智能體系統：面向多 GPU 集群的自動化運維破局與實踐

• 吳保東 無問芯穹技術副總裁

可重構計算超節點的理論探索和實踐

• 樓群芳 清微智能技術專家

OpenClaw 行業實踐

OpenClaw 作為當下 AI 領域的熱門方向，正推動智能體技術從理論探索走向產業落地，成為連接大模型能力與實際業務需求的關鍵橋梁。從全民可用的 AI 工作臺到企業級多智能體解決方案，從數字員工的規模化應用到智能體系統的安全防護，OpenClaw 正以多元實踐形態，重塑各行業的效率邊界與創新路徑，而如何破解落地難題、挖掘技術價值，也成為行業共同探索的核心課題。

圍繞“OpenClaw 行業實踐”這一主題，本專題匯聚了來自騰訊云、沐曦股份、MiniMax、網易有道、記憶張量、阿里云、華中科技大學、360 的一線專家與技術負責人，他們結合自身深耕領域的實戰經驗，系統分享了 OpenClaw 在辦公協作、企業服務、數字員工、多 Agent 架構、安全防護等方向的最新探索，為開發者與從業者提供最具參考價值的實踐指引。

WorkBuddy Claw 打造全民 AI 工作臺

• 汪晟杰 騰訊云開發者 AI 產品負責人，首席產品經理，騰訊資深技術產品專家

從算力到智能體：OpenClaw 數字員工實踐

• 韓澤耀 沐曦股份應用生態負責人

MiniMax M2.7 驅動的 OpenClaw 及 Agent 企業落地實踐

• 馮雯 MiniMax 開放平臺產品負責人

有道龍蝦 LobsterAI 的養成與實踐

• 李良才 網易有道 AI 應用架構師，有道龍蝦核心研發

從“記錄”到“資產”：MemOS 如何構建 OpenClaw 多 Agent 的記憶引擎

• 唐波 記憶張量 MemTensor 應用算法負責人，MemOS OpenClaw 項目技術負責人

HiClaw - 企業級 Agent Team 解決方案

• 王泉力 阿里云解決方案架構師

從 OpenClaw 到泛在智能體系統：大模型軟件系統的安全挑戰與思考

• 劉天銘 華中科技大學網絡空間安全學院 Security PRIDE 團隊博士后研究員

賽博龍蝦安全養殖指南

• 寧宇飛 360 漏洞云 AI 安全及技術發展資深專家

AI 正當時，未來可期

至此，2026 奇點智能技術大會·上海站圓滿結束。本次大會的順利舉辦，也離不開中能拾貝、Omni-AI 開源社區、樂奇 Rokid、人民郵電出版社異步社區、清華大學出版社等合作伙伴的大力支持。

如果把這兩天的討論放在更長的時間尺度下來看，它所呈現的并不只是幾場技術分享，而是一種正在成形的行業共識：AI 正在從工具層，逐步進入軟件開發、產品形態乃至企業組織方式的核心位置。對企業來說，這意味著不只是“是否使用 AI”的選擇題，而是如何重構研發流程、提升組織效率、構建自身 AI 能力的系統性問題；對從業者和程序員而言，也不再只是學習某個新工具或框架，而是要適應一種全新的工作方式——更強調問題定義、系統理解以及與AI協同的能力。在這個過程中，真正的差距，往往不在模型本身，而在于誰能夠更快地完成認知與實踐的轉換。

圍繞這些變化，社區與生態的重要性也愈發凸顯。無論是技術經驗的沉淀、最佳實踐的傳播，還是不同角色之間的連接與協作，都需要一個持續生長的土壤。CSDN 與奇點智能研究院也在持續深耕其中，通過大會、內容與社區建設，為開發者、企業與研究者之間搭建連接的橋梁，讓技術經驗能夠被看見、被復用，也讓更多實踐得以沉淀與擴散。

兩天的交流或許已經結束，但圍繞 AI 的探索還在持續進行中。期待下一次再聚。