AiDD研发数字峰会-北京站

议题提交

出品人：程大同

美团工程效率研发负责人/美团技术委员会委员

美团工程效率研发负责人，曾任腾讯研发技术总监和华为技术专家。当前负责美团智能研发工具开发，不限于智能开发、测试等方向领域。

大模型应用开发框架与实践

在人工智能迈向大规模应用的关键阶段，大模型开发框架成为技术落地的核心支撑。本论坛汇聚技术领袖与实战先锋，深入解析主流框架架构、分享开发经验、探讨性能优化路径，助力开发者高效构建下一代AI应用。

大模型Agent在智能硬件上的实践与应用

王松

未来智能 CTO

内容简介：

在大模型技术迅猛发展的推动下，Agent 正在成为智能应用的新范式。大模型 Agent 具备强大的感知、推理与决策能力，能够理解复杂任务并自主完成流程操作，为各类行业场景带来前所未有的自动化与智能化水平。本次分享将聚焦于大模型 Agent 的核心架构、应用实践与落地挑战，涵盖从多模态感知到工具调用、从单体智能到多Agent协同的最新进展。同时也将结合实际案例，探讨如何将大模型 Agent 有效嵌入业务流程，实现真正可用、可控、可扩展的智能系统。

演讲提纲：
1. 为什么 Agent 成为大模型发展的下一阶段重点
2. Agent 基本概念与核心能力
3. 主流 Agent 架构与框架
4. 实际应用案例
5. 未来趋势与发展方向

听众收益：
1. 理解大模型 Agent 的真实价值
2. 掌握主流 Agent 架构和技术路线图
3. 获取可借鉴的落地实践案例
4. 识别落地过程中的关键挑战与解决思路
5. 预判未来趋势，为业务和产品布局提供参考

2021年，未来智能联合创始人、CTO
2018 - 2021，科大讯飞架构师
2013 - 2018，风先生技术总监
职业成就
在2015 - 2016年期间，做为风先生的技术总监及合伙人，带领公司成为O2O短途配送领域的开创者，引领了当时的达达、美团外卖、饿了么外卖的配送体系的建设
2019 - 2020年，从零到一搭建起了讯飞来电的AI能力和后台，并且成功进入联通的PLUS会员套餐，为公司每年带来几千万的净收入
2021 年，在未来智能作为 CTO，成功研发出全球首款支持电话录音的 TWS 耳机 iFLYBUDS

基于多智能体的研发平台构建及其技术实践

王一男

华为技术专家

内容简介：

本次演讲系统阐述多智能体（Multi-Agent）技术驱动的软件研发范式变革。通过具体实践案例，展示如何构建覆盖需求分析、编码、测试到部署的全流程智能化研发平台，实现多智能体协同机制下人机研发效能的跃迁。

演讲提纲：
1.Agent技术驱动的软件研发演进趋势
1.1技术爆发式迭代
1.2从单点工具到智能体生态演进
2.多Agent协同驱动企业研效跃迁
2.1设计、开发、测试智体化DevOps平台实践经验
2.2智体化DevOps平台应用实践经验
-快：Agent高效接管研发工具链
-准：构建自动化高质量项目知识库
-稳：多Agent协同保障价值输出稳定性
3.AI驱动软件工程变革的实践探索
3.1内外部实践案例解析
3.2未来演进方向展望

听众收益：
1.了解企业级多智能体研发平台构建方法
2.了解AI驱动软件工程变革的实战经验

担任华为云智能化DevOps产品专家。拥有北京航空航天大学软件工程专业本科及硕士学位，具备多年软件工程与管理实践经验，专注于通过方法与工具的结合提升组织研发效能。

需求即产品: NoCode AI的研发模式重构实践

习津津

美团 NoCode AI工程化研发负责人

内容简介：

演讲聚焦技术流程革命; 传统研发需经历需求传递、前后端割裂开发、联调测试等多个环节，平均交付周期长。而AI Coding下，从业者通过NoCode工具实现单点功能闭环，设计师可直接生成生产代码，某商家运营系统开发效率提升400%，需求交付周期压缩至3天。演讲将解析新范式带来的职责融合、流程压缩变革的核心突破，同时揭示开发者需掌握Prompt工程、企业需构建AI编码规范库等转型挑战。通过技术架构优化与角色能力升级，为听众提供通向「AI训练师+领域专家」研发模式的可行路径。

演讲提纲：
1.引言：技术演进的必然趋势
1.1AI Coding发展的几个阶段
1.2AI Coding数据
1.3 抛出核发问题：当代码成为AI的中间语言，研发流程将如何重构？
2.传统研发范式的效率瓶颈
2.1 流程割裂性
2.2人力资源结构困境
3.基于NoCode AI的研发模式
3.1NoCode对需求实现的拆解
3.2NoCode 如何保障需求实现成功率
4.NoCode AI 新范式的核心变革
4.1职责边界的消融与重构
4.2流程革命性压缩
4.3设计角色的能力跃迁
5.NoCode 技术实践
5.1整体技术架构
5.2后端数据存储技术实践
6.总结与互动

听众收益：
1.研发效率跃迁与成本优化的关键认知
2.AI Coding 背景下的角色转型与技能升级路径

美团NoCode AI Coding技术体系的核心构建者之一。深耕软件工程领域12年，主导NoCode的技术架构工程设计. 美团AI研发新范式的践行者，见证非研发体系从“提需求”到“定规则”的认知跃迁。本次分享将结合美团AI编码实战，揭秘如何用工具重构研发流程。

研发提效新范式：AI+低代码全量生成软件

左杨眉

中兴通讯软件工程总监

内容简介：

在AI时代，开发智能体高效生成高质量代码成为新的挑战。为了应对该挑战，通过专家经验打造软件工程知识规范，构建设计知识体系，为开发智能体提效安装“智慧引擎”，从而实现提效。议题将介绍知识模型的定义、知识规范的设计与实施，并通过实践案例展示了方案的应用效果。

演讲提纲：

1.AI全量生成实践
1.1AI全量生成整体方案介绍;典型Agent的结构。
1.2如何用Agent全量生成需求、设计、低代码schema、插件代码、测试用例；各Agent遇到的关键挑战与解决思路。
1.3以AI理解的知识为中心定Agent输入输模版，并构建体系化知识
1.4基于向量库与图谱库打造知识底座，并进一步构造作业即知识的消费闭环
2.演进思路
1.1从生成到变更到BUG修复，逐步走向深水区
1.2不断催熟Agent与配套工具，构造一体化方案

听众收益：
1.AI全量生成复杂系统的整体方案
2.了解各Agent在实践中的遇到的挑战与解决方案

近20年研发管理经验，15年研发改进经验，中兴通讯资深敏捷教练，资深DevOps专家。现负责中兴通讯数字技术产品部的DevOps建设与推进。

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