當(dāng)前，以 Agent 為核心的新一輪技術(shù)浪潮正在席卷產(chǎn)業(yè)。那么，世界模型的下一個突破在哪？Agent 從 Demo 到工程化還差什么？研發(fā)體系不重構(gòu)，還能撐多久？

6 月 26 日 -6 月 27 日，AICon 全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會 將在上海舉辦。本次大會將圍繞以上問題，邀請來自騰訊、阿里、快手、華為、飛豬等 50+ 頭部企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人、高校與科研機(jī)構(gòu)的一線專家，分享 Agent 在真實生產(chǎn)環(huán)境中的落地經(jīng)驗與前瞻思考。深入探討 Agent 從原型到量產(chǎn)的工程挑戰(zhàn)、數(shù)據(jù)與記憶的基礎(chǔ)設(shè)施底座、安全可信的落地保障，以及大模型推理優(yōu)化、智算架構(gòu)升級等關(guān)鍵命題。

科大訊飛高級系統(tǒng)架構(gòu)師王摟已確認(rèn)出席 “Agent 系統(tǒng)架構(gòu)與工程化實踐” 專題，并發(fā)表題為《面向超大規(guī)模教育場景的 Agent 系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)與工程實踐》的主題分享。本次演講將重點分享如何用圖靈完備的編排平臺承接復(fù)雜 DAG、如何用節(jié)點狀態(tài)機(jī)和消息驅(qū)動調(diào)度支撐混合交互、如何在工程上平衡“穩(wěn)定流水線”與“局部閉環(huán)糾偏”、如何借助 CRDT、Distro 和 P2P 鏡像分發(fā)解決分布式授權(quán)、水平擴(kuò)展與大模型快速部署問題。同時也會討論一個核心判斷：在 Agent 系統(tǒng)里，決定上限的不只是模型能力，調(diào)度、工具、權(quán)限、記憶與監(jiān)控這些 harness 設(shè)計同樣關(guān)鍵。

王摟，科大訊飛高級系統(tǒng)架構(gòu)師，從事復(fù)雜系統(tǒng)架構(gòu)和設(shè)計 10 年以上，AI 開發(fā) 5 年以上，經(jīng)歷過引擎開發(fā)，工作流編排系統(tǒng)，引擎托管系統(tǒng)，Agent 開發(fā)運行平臺等相關(guān)工作經(jīng)歷。重點參與了 BG 統(tǒng)一 Agent 運行底座 Wish 平臺的開發(fā)，在引擎推理加速，工作流編排調(diào)度，Agent 運行底座與系統(tǒng)架構(gòu)等方面具備豐富經(jīng)驗。他在本次會議的詳細(xì)演講內(nèi)容如下：

演講提綱：

1. 為什么 AI 平臺必須從”能力串聯(lián)”升級為”自閉環(huán)系統(tǒng)”AI 應(yīng)用從”單能力、短鏈路、短會話”演變?yōu)椤倍嗄芰Α?fù)雜 DAG、長會話”大模型并沒有消滅系統(tǒng)工程，反而把 Observe / Orient / Act 的工程問題全部暴露出來在復(fù)雜業(yè)務(wù)里，決定系統(tǒng)表現(xiàn)的往往不只是模型，而是整個運行時如何讓系統(tǒng)更快感知、更快糾偏、更快恢復(fù)

2. WISH 平臺的核心定位：不是一個畫布，而是 Agent 時代的運行時底座對標(biāo)編程語言與 IDE 的設(shè)計思路：變量、分支、循環(huán)、子工作流、異常處理為什么“harness 和模型同等重要”：調(diào)度、工具、權(quán)限、記憶、監(jiān)控共同決定系統(tǒng)上限不是所有問題都應(yīng)該交給自由 Agent：教育場景更需要“穩(wěn)定流水線 + 局部閉環(huán)糾偏”的混合架構(gòu)

3. 編排與調(diào)度：如何支撐復(fù)雜 DAG 的高效執(zhí)行與調(diào)試調(diào)度器內(nèi)核：節(jié)點狀態(tài)機(jī)設(shè)計（未調(diào)度→預(yù)備→就緒→執(zhí)行→已執(zhí)行）基于消息驅(qū)動的數(shù)據(jù)傳遞：統(tǒng)一處理流式與非流式混合場景 FaaS 落地：代碼執(zhí)行與調(diào)度解耦、命名空間隔離、字節(jié)碼緩存、依賴管理一個關(guān)鍵經(jīng)驗：循環(huán)速度比單次“完美決策”更重要，系統(tǒng)必須優(yōu)先保證可觀測、可調(diào)試、可回退

4. 服務(wù)托管與治理：如何把數(shù)百個引擎納入統(tǒng)一框架統(tǒng)一托管框架：一次編寫、無限次托管，啟動自檢 + 崩潰現(xiàn)場自動收集結(jié)構(gòu)化 action space 的工程價值：節(jié)點、工具、工作流比“代碼即動作”更適合權(quán)限控制、審計和治理負(fù)載均衡基礎(chǔ)假設(shè)失效時的應(yīng)對：基于授權(quán)限流的最大空閑調(diào)度策略分布式授權(quán)精準(zhǔn)控制：基于 CRDT PN-Counter 的無沖突并發(fā)解決方案基于 Distro 協(xié)議的自組織集群：讓水平擴(kuò)展真正具備工程可行性高并發(fā)下再小概率的事件也一定會發(fā)生：記一次高并發(fā)復(fù)雜場景下的踩坑經(jīng)歷——內(nèi)存復(fù)用導(dǎo)致的請求串亂高性能基礎(chǔ)上的又一次性能飛躍：如何讓服務(wù)發(fā)現(xiàn)性能翻倍

5. 混合云彈性與線上穩(wěn)定性：Agent 系統(tǒng)不能只會做題，還要能活在生產(chǎn)環(huán)境里多云自動化構(gòu)建、發(fā)布與擴(kuò)縮容系統(tǒng)設(shè)計基于 P2P 的高速鏡像分發(fā)（提速 20 倍以上）精準(zhǔn)監(jiān)控與應(yīng)急三板斧：重啟、遷移、擴(kuò)容從“人工盯系統(tǒng)”到“系統(tǒng)自我感知和自我恢復(fù)”的演進(jìn)

6. 未來規(guī)劃：從運行時走向更嚴(yán)格的 Agent 基礎(chǔ)設(shè)施以整個 AI 鏈路為單位的整體彈性伸縮工作流描述語言 WDL 的形式化與嚴(yán)格化驗證“拉”模式大展身手，跳出復(fù)雜分布式授權(quán)的天花板

聽眾收益：

• 對于教育超復(fù)雜場景下，Agent 運行與調(diào)度的清晰認(rèn)知

• 對于 Agent 的能力邊界認(rèn)知

• 對于 Agent 時代下，對于底層 AI 基礎(chǔ)設(shè)施超高要求的復(fù)雜度認(rèn)知

除此之外，本次大會還策劃了端側(cè) AI、物理與數(shù)字空間智能化、世界模型與多模態(tài)智能突破、Agent 架構(gòu)與工程化實踐、Agent 安全與可信治理、企業(yè)級研發(fā)體系重構(gòu)、AI 原生數(shù)據(jù)工程、AI 時代的個人提效與組織變革等 14 個專題論壇，屆時將有來自不同行業(yè)、不同領(lǐng)域、不同企業(yè)的 50+ 資深專家在現(xiàn)場帶來前沿技術(shù)洞察和一線實踐經(jīng)驗。

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