AiDD研发数字峰会-北京站

出品人：周界

面壁智能联合创始人

负责面壁智能智能体业务，在清华大学等高校取得示范应用效果。清华大学计算机系本硕，曾在自然语言处理与数据挖掘顶会发表多篇论文。

智能体经济（Agentic Economy）

论坛聚焦AI从技术产品到新型经济运行方式的根本转变，深入探讨智能体扮演不同角色，作为经济参与者如何构建自主决策、价值交换与协同工作的全新生态系统，剖析企业如何从AI工具逻辑迈向成果导向的商业模式创新。将汇聚AI创业者，共同探索AI智能体如何重塑组织结构、商业关系与价值创造方式，为企业在智能体经济浪潮中把握万亿级市场机遇提供前瞻性洞察。

千帆竞发又一程：
政策、产业、经济视角下的智能体应用行业趋势

鲁力

BISHENG 产品总监

内容简介：

回顾从 07 年 iPhone 发布以后为标志的移动互联网浪潮，我们看到的更多是商业模式的二次创新，是广告、电商、社交、内容等全面“移动化”，但本质上并未叠加新的技术生产力周期。而如今，以大模型为代表的新一轮技术浪潮，却具备彻底重构行业、职业路径乃至社会分工的潜力。这不仅是一次商业应用的更新，更是一次底层生产力的跃迁。在这样的转折点上，个体所做的事业选择，将深刻影响未来十年至二十年的价值创造与发展方向。本次演讲希望分享演讲者过去 3 年来对这一内容的思考。

演讲提纲：
1.国势、政策角度：从顶层设计看智能体应用行业发展
2.产业思维和实践角度：在实战中看智能体应用行业发展
3.经济理论角度：借助他山之石看智能体应用行业发展

听众收益：
1.从“宏观（国势与政策信号）、中观（产业结构与演进逻辑）、微观（一线实践经历和体会）”的三重视角，构建大模型时代的产业认知方法论框架
2.结合开源平台与企业一线的实践，分享大模型应用真实落地路径中的“实态与实情”
3.以经济等其他领域视角，启发听众思考如何在技术浪潮中定位自身角色与事业方向

开源企业大模型应用开发平台毕昇产品总监，开源社区 Datawhale 成员，曾获美团 AIGC Hackathon 一等奖、最受欢迎奖，公众号芥子观须弥作者，受到十余家券商机构研究员关注。

多智能体框架CAMEL的开发和应用

庄巩发

小米数据算法工程师/CAMEL-AI代码贡献者

内容简介：

本次演讲将深入探讨多智能体系统的技术演进历程，从早期的辅助工具到当前的多Agent协作生态。重点介绍CAMEL框架的核心架构和技术特性，包括其在智能体间通信协议、任务分解与协调机制、以及分布式决策等方面的创新设计。通过三个具体应用案例，展示多智能体系统在开源项目构建、大模型训练数据处理、以及程序化网页交互等场景中的实际应用价值。演讲将阐述多智能体系统如何通过协作模式提升复杂任务的处理效率和质量，为听众提供从理论到实践的全面技术视角。

演讲提纲：

1. 演变
1.1 阶段一：辅助工具
- 探讨AI最初作为自动化工具的应用场景，包括数据分析、处理及简单任务自动化的技术细节
1.2 阶段二：单体Agent
- 分析单体AI Agent的关键组成模块，包括工具集成、记忆机制等
- 已有的技术进步和实例：ChatGPT等
2. 多Agent系统
2.1 核心概念与架构
-多Agent系统的定义和基本原理
-与单体Agent的本质区别和优势分析
-分布式智能的理论基础
2.2 CAMEL框架技术架构
- CAMEL框架的整体设计理念和核心组件
-智能体抽象层：Agent角色定义、能力建模
-通信协议层：消息传递机制、协议标准化
-任务管理层：任务分解、分配与调度算法
2.3 关键技术组件分析
-规划系统（Planning）
-协作机制（Collaboration）
-通信与协调
2.4 系统特性与优势
-可扩展性：动态Agent加入/退出机制
-容错性：故障检测与恢复策略
-效率优化：负载均衡与资源优化配置
3. 基于camel实现实现的多智能体应用
- 案例一：开源版最强Manus————OWL
- 案例二：camel辅助大模型训练(数据爬取&数据合成)
- 案例三：使用多智能体系统编写程序，与网页进行交互（多Agent协作）
4. 结尾

听众收益：
1.了解Mutil Agent的演进和技术实现
2.基于camel快速launch自己的agent产品

专注于AI技术在工业场景的落地应用与价值创造。任职于小米，致力于将AI算法应用于复杂系统的仿真优化与智能化升级，通过对大规模工业数据的深度挖掘与智能分析，驱动关键业务流程的效率提升与质量改进。
主导构建和交付了支持AI模型开发的核心数据集，深度参与从多源数据的高效整合、智能化清洗、自动化/半自动化标注体系优化，到高级数据挖掘与机器学习模型的开发与训练。成功主导并落地了数据驱动的智能分析系统，为AI技术在复杂工业场景的有效应用奠定了坚实的数据与算法基础。

智能体技术在高等教育场景落地实践

周界

面壁智能联合创始人

内容简介：

本次演讲将聚焦智能体技术如何深度赋能教育变革。报告将探讨AI如何真正融入教育核心场景，重塑教与学的关系。重点分享如何利用先进AI技术，构建个性化学习伙伴，为每位学生提供专属成长支持；并创新性地打造全流程AI守护的教学范式，提升教学质量与效率。最后，我们将共同展望AI+教育深度融合的未来图景：它不仅是效率工具，更是激发潜能、实现教育公平与规模化个性化的关键引擎，最终指向更有温度、更高质量的未来教育。

演讲提纲：
1. 大模型智能体、多智能体技术概览。重点介绍基于大模型进行专业教育形成智能体的技术路径：检索增强生成智能、工具智能、工作流与流程自动化、智能体群体协作能力等。
2. AI赋能教育探索：学生AI成长助手“清小搭”。重点介绍“清小搭”产品功能与研发进展，以及背后使用的知识检索增强、多智能体群聊、MCP工具使用技术。
3. AI赋能教育探索：全AI守护课程MAIC。重点介绍全AI守护课堂MAIC设计理念与研发进展，以及教师辅助备课智能工作流、多智能体模拟课堂等核心技术。
4. AI+教育场景落地未来展望。主要探讨未来人机共育教育方式与以及AI赋能教育的可行方式：个性化掌握知识，情景化培养能力。

听众收益：
1. 洞见减负增效路径：了解AI如何切实解放教师精力，从重复性工作中抽身，更专注于创造性教学与人文关怀。
2. 掌握个性化教育钥匙：获得利用AI技术实现“因材施教”规模化落地的新思路与可能性，解锁每个学生的潜能。
3. 前瞻未来教育图景：清晰把握AI+教育深度融合的核心趋势与挑战，为自身机构或个人的教育创新布局提供决策参考。

面壁智能联合创始人/教育业务负责人。清华大学计算机系本硕，曾在自然语言处理与数据挖掘顶会发表多篇论文。负责面壁智能数据与教育业务，在清华大学等高校取得示范应用效果。

AiDD峰会

K+峰会

联系我们