AiDD研发数字峰会-北京站

出品人：刘涛

来自中兴通讯技术规划部，目前担任中兴星云大模型项目经理，主要研究领域为大模型算法，并行训练技术，模型推理优化，高性能计算等，在相关领域取得多项专利。

中兴通讯资深AI算法专家

智能体与研发效率工具

人工智能迈入生态化智能体时代，研发效能正经历"十倍跃迁"的范式革命！本论坛聚焦多Agent协同、需求到代码端到端生成、专家协同引擎等前沿技术如何重构开发流程，探讨标准化智能体框架与自动化工程平台的融合。通过分钟级任务拆解，解析研发流程压缩与复杂系统协同路径。汇聚头部企业工具链实践，揭示智能体驱动下AI工程从单点工具到生态化系统的进化趋势。

开发智能体提效的“智慧引擎”：
专家经验打造的软件工程知识规范

陈雅菲

中兴通讯资深软件架构师高级AI教练

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.问题提出：无论有无AI，输出高质量的代码都需要高质量的设计。在AI时代，如何让开发智能体高效生成高质量的代码，对设计提出了新的诉求
2.解决思路：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”
3.解决方案：
3.1知识模型定义：采用知识图谱表达知识模型；从开发智能体出发，结合软件工程的最佳实践与专家经验，分析知识与知识间的关系，定义知识图谱的节点与节点间的关系
3.2知识规范设计：结合软件工程的最佳实践与专家经验，设计知识模型中节点来源文档的规范，包括文档模板、术语统一等
3.3知识规范实施：借助工具实现知识的规范生产，通过知识流水线生成知识图谱，完成知识注入到图谱或模型，构建开发智能体知识底座，实现开发智能体提效
4.实践案例
5.效果评估
6.总结&展望

听众收益：
1.了解如何利用专家经验打造软件工程知识规范，为相关工作提供新的思路和方向
2.深入理解知识规范在开发智能体提效上的重要性，了解智能体知识底座构建过程，为开发智能体提效提供参考

深耕软件领域20余年，拥有丰富的大型软件项目架构、设计与开发经验，在软件设计开发理论与实践上均有独到见解。
长期致力于敏捷技术实践指导与推广，多次获得公司十佳敏捷教练称号。目前研究方向是研发知识工程与LLM辅助设计编码。

从冲突到协同： AI驱动的复杂软件代码智能理解与升级演进

晋武侠

西安交通大学副教授

内容简介：

在开源协作的背景下，现代软件系统如Linux发行版和安卓定制版本已经发展成为由多方共同参与的复杂体系。不同开发团队基于同一套代码进行个性化修改和独立更新，同时需要定期与上游版本保持同步，这导致了大量升级冲突问题。传统的维护方式已经难以应对这种大规模、多方的协同开发挑战。本次报告将分享我们利用AI技术实现软件智能维护的最新研究成果：首先通过代码分析建立跨开发团队的代码依赖关系全景图，然后运用大语言模型深入理解代码变更语义，准确识别由上游更新引发的代码兼容性问题，最终智能生成适合下游场景的代码升级适配方案。相关研究在安卓和开源鸿蒙等生态系统中得到应用，有效降低了多方协作的软件维护成本并提升了开发效率。我们期待与产业界伙伴携手，共同推进AI技术在复杂软件系统智能化理解与升级中的实际应用。

演讲提纲：
1. 代码依赖关系解析方法
2. 基于大语言模型的代码变更理解
3. 智能代码升级适配方案的生成

听众收益：
1. 了解基于""静态分析+AI推断""的软件智能升级适配的全流程解决方案
2. 了解该技术在开源软件生态中的实施效果与优化经验

西安交通大学，副教授，硕导博导。主要研究方向包括代码分析、软件架构治理、智能软件工程。2020年5月入职西安交通大学软件学院。主持国家自然科学青年基金、面上基金、企业合作研究等项目，相关成果发表在TOSEM、TSE、ASE、ICSE、ISSTA等软件工程领域的国际顶级会议和期刊。担任TSE、TOSEM、JSS等国际期刊审稿人，担任ASE、ISSRE、MSR等国际会议程序委员会委员。获得2022年陕西省百篇优博、2022年教育部自然科学奖一等奖等奖项。与国内主流移动OS厂商深度合作，相关成果不限于应用在安卓和鸿蒙生态。

API资产一键复用，企业级MCP全生命周期治理构建之路

罗永佳

华为云计算集成与治理领域架构师

内容简介：

深入解析传统Agent开发中Function Call的工程瓶颈，揭秘MCP协议如何通过标准化实现工具调用平权，并分享在构建企业级MCP全生命周期管理平台过程中遇到的技术挑战和最佳实践，并展望MCP驱动的AI生态蓝图。

演讲提纲：
1.传统Agent的Function Call困境：工具开发者需深入理解Agent内部逻辑，适配代码嵌入业务层。工具绑定特定编程语言/平台，跨生态复用难。各厂商API描述格式（如JSON Schema）差异大，生态隔离。
2.MCP协议深度剖析：MCP的问世是Agent能力的“HTTP革命”。在此深度解析MCP的技术方案与攻克的难点，包括SSE/Stdio、Streamable HTTP等。
3.企业级MCP全生命周期管理技术挑战和最佳实践：介绍API一键转化MCP、一站式企业级治理能力，剖析原子化事务引擎、意图感知调度等关键技术，推动企业集约化建设MCP Server。
4.下一步演进方向：介绍MCP驱动的AI生态蓝图，重点突破多Agent协作框架的任务规划有效性、私域数据安全访问与管控、审计溯源机制。

听众收益：
1.深度剖析MCP协议核心：SSE/Stdio、Streamable HTTP
2.告别MCP“重复造轮子”，集约化建设MCP，提升Agent集成开发效率
3.企业级AI治理方案，规避业务合规风险

具有多年CTO经验，20年应用集成与治理领域研发与架构设计经验，华为云集成与治理领域资深专家，在云原生、高并发、高可用、API治理都有多年深耕一线作业经验。

InfiniSynapse:基于RAG与InfiniSQL的Agentic智能数据洞察

赵伟楠

Artefact Apac, Senior Consultant

内容简介：

在数据驱动的时代，企业面临着海量信息的挑战与机遇。InfiniSynapse作为一款创新的企业级数据分析系统，通过第二代LLM-Nativ eRAG技术，重新定义了数据分析的方式。结合InfiniSQL语言，该系统实现了自然语言与数据分析的无缝对接，使用Agentic范式落地，并且支持多种数据源和全模态(数据库结构化，文档，语音，视频)的联合智能分析。
本演讲将深入探讨InfiniSynapse如何基于Agentic,RAG与InfiniSQL，提供精准的业务理解，推动AI数据洞察的实现，以及和传统的N LP2SQL的区别。我们将分析这一系统在智能分析中的应用潜力，以及如何通过Agentic，使企业能够在复杂的数据环境中快速做出明智决策。

演讲提纲：
1.AI分析的价值
- 人机协同，可以极大的提高数据分析师的效率。
- 使没有数据分析背景的业务人员能够快速获取所需结果（如adhoc查询）。
- 实现AI数据探查和数据治理，减少大量重复工作。
- 发散性问题，基于AI的视角给出深入的分析和回答。
2. 传统TEXT2SQL的痛点
- 不同数据库的SQL语法差异。
- 对业务理解的准确性要求高。
- 冗长的SQL查询难以一次成功生成。
- 用户需提供大量准确的输入信息。
- 没有办法和AI实时互动。
- 生成的sql缺乏可解释性，用户难以理解模型的决策过程，降低了用户的信任度。
3. 解决方案
- InfiniSQL统一SQL语法，提供对AI友好的查询方式。
- 基于RAG技术，智能化业务信息输入，随着用户使用量的增加，系统准确度提升。
- 利用Agentic技术，自动组合多种工具，并具备异常自修复机制，仿佛真正的数据分析师在思考，同时可以在执行过程中随时纠正AI的错误。
4. 技术创新和突破
- Infini Agentic赋予AI像真正数据分析师一样的分析能力，提升数据洞察的深度和广度。
- Infini SQL使得在SQL中使用大模型进行多模态数据分析成为可能，例如用户评论和图片数据的分析。

听众收益
1.理解基于Agentic范式的智能分析系统与传统NLP2SQL的异同，从而更好地评估其在实际应用中的优势。
2.了解数据分析领域的潜在的发展方向，帮助企业提前布局，抓住市场机遇。
3.通过具体案例展示，获得关于如何在不同场景中应用InfiniSynapse的灵感，帮助他们在自身业务中寻找相似的应用机会。

专注于AI驱动的大数据和数据分析领域的专业人士，拥有近10年的丰富经验。职业生涯涵盖了多个知名零售和运动品牌的项目架构与实施，并曾参与多个全球前500强企业的项目，积累了深厚的行业知识与实践经验。

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