AI 工程化的现实答卷：上百个真实案例见证落地之路丨QCon 上海 2025 圆满落幕

10 月 23 至 25 日，由极客邦科技旗下 InfoQ 我国主办的 QCon 全球软件研发大会·上海站（2025）圆满落地。为期三天的盛会共招揽了超出 1300 位研发者、技术专家与产业从业者齐聚一堂，一同探讨前沿动向与落地实践。现场气氛热烈，思维与技术的火花在沟通与碰撞中持久迸发。

本次大会邀请到来自字节跳动、快手、小红书、腾讯、阿里巴巴、亚马逊云科技、Snowflake、Coupang、无问芯穹、百度、华为、蚂蚁集团、蚂蚁数科、阿里云、阿里云智能集团瓴羊、美团、京东零售、同程旅行、趣丸科技、抖音电商、PayPal、红帽、商汤科技、火山引擎、工业 AI 社区、工业时刻、Plaud.ai、科大讯飞、Kodem 鉴渊、容联云、verl、Bambot、哔哩哔哩、喜马拉雅、记忆张量、网易易盾、网易云信、Acenta AI、马上花费金融、Asia Growth Partners、Array、爱奇艺、焱融科技、网易、Datastrato、算秩将来、我国科学院、夸克、小米、中兴通讯、清华大学、北京邮电大学、浙江大学、地瓜机器人、Mobvista、碳生万物、贝联珠贯、支付宝、阶跃星辰、HuggungFace、Dify、合合消息等 60 多家海内外知名公司与科研机构 的 140 余位专家与实践者同台分享。他们围绕 AI 与软件工程的最新演进动向、公司级智能化转型实践、另有底层基本设施的革新突破展开深刻探讨，从大模型推理到 Agent 系统协作，从多模态融合到数字智能基本设施建设，在思想与代码的交汇中，描绘出将来软件与智能共生的新图景。

洞察技术动向 深耕 AI 价值

在大会开场致辞中，极客邦科技创始人兼 CEO 霍太稳表示，AI 技术正进入“深水区”，产业正在经验三大关键转向：从算力角逐转向数字价值角逐，从单一智能转向多智协同，从场景试点转向流程重塑。

他指出，当技术的兴奋期逐渐过去，确实的挑战在于怎样让 AI 可靠、高效、保证地注入公司核心系统，工程化落地才是确认将来角逐力的关键。

霍太稳介绍，本届 QCon 上海围绕那些真难题设置了覆盖 AI 工程化全链路的专题与实践案例，从 Agentic Infra 到 RAG 调优、从智能体合规到基本设施重构，聚焦研发者最关心的痛点。会上，他还宣布“「2025 我国技术力量年度榜单」正式开启征集，涵盖八大维度的 AI 革新成果，评审将综合专家、主编与顾客三方打分，以确保公平、公正、公开，并将在 12 月 19 日于北京 AICon 大会主会场正式发布最终获奖工程消息。其中，顾客评分会在模力工场（AGICamp）开展。

此外，霍太稳还提到，极客时间迎来 8 周年，并启用全新slogan“学 AI，用极客时间”，经过体系化课程与公司训练，协助更多个人与机构系统把握 AI 实力。

他最终着重：“大模型正在重新界定软件，而咱们，正在一同界定它的将来。”

主题演讲精彩回顾

夏立雪《从 AI Infra 到 Agentic Infra：智能体时代的基本设施革新》

无问芯穹联合创始人、CEO 夏立雪博士在主题演讲中表示，AI 持久向更高阶智能演进，正迈向自主行动的多智能体系统时代——咱们正处在深化 L3 “自主式 AI”并走向 L4 “革新型 AI”的关键阶段，需求高度重视 AI Agent 的产业落地和迭代进化状况。他着重，从常规云计算到 AI Infra，基本设施始终是人工智能落地的关键基石。面对 Agent 时代，咱们务必思索：构建怎样的基本设施，才能支撑更自主、更协同的智能体生态，加速迈向 AGI 时代。

夏立雪觉得，当前的 AI Agent 在实际生产中仍频频“碰壁”，以 Agent Coding 为例，外界对“一键生成可用产品”的想象与工程现达成存落差，当前更像“抽盲盒”——“这不是算法不够聪明，而是缺少环境、上下文、工具链、保证与可观测性等基本设施的支撑。”

他将从 AI Infra 向 Agent Infra 的演进归纳为环境、上下文、工具链、保证四个核心方向，并分享了无问芯穹在这四个方向上的重点实践，包含混合虚拟化沙箱业务、自动上下文治理、一站式工具链框架另有可观测系统等。“构建Agent Infra，能够让算法实力被更好地发挥，协助 Agent 从演示品走向生产力。”

更进一步地，Agent还将进展出更多新特征，其主体性会持久上升。“咱们要从视 Agent 为工具，转变到视 Agent 为关系平等的协笔者”。随后夏立雪介绍了无问芯穹在 Agentic Infra 上的探索：经过让智能体深度参与基本设施协作，构成“基本设施智能体蜂群体系”，为 Agent 走向规模化生产应用打好可拓展性的基本，并逐步达成多智能体之间的领会、协同与自进化。

在多智能体协同上，他介绍了 C2C（Cache-to-Cache）的通信机制：以 KV-Cache 替代常规 T2T（Text-to-Text）传输，达成 3.1%~5.5%的精度提升与2倍速率提升。展望将来，他期待 A2A（Agent-to-Agent）的机构化协作——将让 IaaS、PaaS、MaaS 层的运维智能体与应用智能体协同运行，让 Agent 达成从演示品到生产力、从工具到协笔者的全面跃迁。

Jeff Barr 《Next-Generation Software Development: Challenges, Best Practices, and Future Trends》

时隔 16 年，Amazon Web Services /Vice President & Chief Evangelist Jeff Barr 重新回归 QCon 舞台，带来主题演讲《Next-Generation Software Development: Challenges, Best Practices, and Future Trends》，分享他对研发者与 AI 协作时代的思索。

“我期望你们把那些由 AI 驱动的工具当作助手，而不是替代你们或替代你们那些美好的创造力。” 他以自身四十多年的研发经验为引子，谈到人类与工具怎样相互成就，并着重，AI 是要协助研发者更快地从意图到达成，让人的创造力被放大。

与此同时，他还引用了亚马逊所倡导的“Virtuous Cycle（良性循环）”理念，阐明技术革新怎样代代相生。软件产业也现存相似的循环：研发者用工具创造下一代工具，用软件构建更好的软件。“当做研发者，咱们的责任之一，就是与全体的革新和进步一同持久向前。” Barr 鼓励研发者尊重变动、拥抱进步。

会上，Barr 还重点提到了亚马逊的 AI 驱动集成研发环境 Kiro，他表示，这不但是一个新工具，更是一种新的协作方法——研发者经过天然语言与 Kiro 交互、共创标准与达成，AI 变成领会和表达意图的伙伴。 Barr 指出，这一变动意味着研发者将来将需求更强的沟通与表达实力，因为“咱们将从一个首要写代码的时代，走向一个首要读代码的时代。” 伴随 AI 能够自动生成代码，阅读、领会与验证将变成关键实力。

“阅读代码正变得越来越关键，而且在将来将变成越发关键的技能。” Barr 说，过去教育体系首要重视写代码，而将来研发者需求学会怎样解析、领会和阐明由 AI 生成的复杂系统。他觉得，AI 不会削弱人的作用，反而会让研发者变成更好的创造者与沟通者。

杨扬《让 AI 不止回答难题：公司级 Agentic AI 重构智能生产力》

Snowflake 亚太及日本地区办理方案工程副总裁杨扬在主题演讲中指出，目前业内常谈大模型与 Agentic AI，但从“回答难题的 AI”迈向“重塑智能生产力的 AI”仍是一个巨大的跨越，公司级 Agentic AI 的落地关键在于让系统具备智能、可组合、可信且高效的特性。

当做鉴于公有云的数字与 AI 系统，Snowflake 在全球具有逾 12000 家公司顾客，其中超出一半在应用其 AI 功能。杨扬分享了 Snowflake 面向 Agentic AI 研发的五大核心支柱：

●智能体编排与工具应用：经过 Cortex Analyst 与 Cortex Search 达成多工具协同与动态任务拆分，构建 Planning-Execution-Adaptation 闭环；

●结构化数字智能：以 ReFoRCE 系统达成 schema 压缩、自我优化与投票一致机制，SQL 实施效率提升 20% 以上，在 Spider 2.0 Lite 榜上排名全球第二；

●非结构化数字智能：提出 VERDICT 机制，将结局准确率提升至 93%，显著减少大模型“幻觉”；

●可观测性与信任：采用 OpenTelemetry 标准，支撑 End-to-End 可追溯链路与对比评测，使 AI 决策流程透明、可验证、可控；

●系统优化：经过 Shift Parallelism 架构结合 Tensor 与 Arctic Sequence Parallel，达成端到端响应 3.4×、吞吐 1.7×、Embedding 任务 16× 提升，相干成果已开源。

在应用层，杨扬展示的 Snowflake Intelligence 系统以统一的智能编排中心，将结构化与非结构化解析、AI SQL、Cortex 工具集成在同一保证环境中，从而达成从查询到决策的全流程自动化。“Bring the work to data，”他着重说，“而不是把你的数字拿出来 take it to the work。每次把数字从云环境中拿出去复制，保证危机都会指数级增加。”

杨扬表示，只有把智能体编排与工具应用、数字智能、可观测性和信任机制结合在一同，才能达成确实的公司级 Agentic AI。

纵深洞察 AI 工程化，27 个分论坛全景呈现

分论坛领域，本次大会共策划了 27 个覆盖 AI 工程化全链路的深度专题，内涵横跨技术、架构、工程、治理与产业应用多个层面。从最火的AI Agent和多模态，到确保落地成效的RAG调优和性能监控，再到支撑这一切的底层基本设施，另有金融、制造、保证等产业应用——您所关心的每一个工程痛点，几乎都能在这里找到答案。

专题体系涵盖：混沌工程与全链路压测、基本设施开源技术架构的挑战与将来、从一流技术到一流治理、大模型推理工程实践、AI 与跨端的高效融合、AI 搜索技术的深水区、Vibe Coding、端侧大模型的革新与应用、大模型驱动的制造革命、金融大模型的工程化实践、大模型驱动的智能数字解析、软件研发提质增效实践、模型训练与微调、AIGC 重塑内涵新生产力、大模型保证、Agentic AI、AI 时代的可观测实践、多模态融合技术与革新应用、具身智能、Data Infra for AI、AI 中间件、从“炫技”走向“实用”的 AI 产品。此外，也有多家领先公司携手共创的多个分论坛：公司级Agentic AI - 从数字和大模型到公司智能、The Next AI IDE：重构研发想象力、AI 双引擎：业务增加与保证重构、火山引擎 AI Coding 技术实践、HarmonyOS 研发者技术分论坛。

那些不同主题的论坛，全景式呈现了 AI 时代软件工程的关键命题——从底座到应用，从模型到智能体，从工具到生态。

共创技术生态 · 协作展区精彩纷呈

除了内涵论坛的高能分享与深度沟通，大会展区同样人气爆棚。各大技术厂商带来了充足的互动展示与最新产品感受，AI 应用、AI 工具、智能云业务系统等集中亮相，现场的演示与互动招揽大量观众驻足。

本届 QCon 上海的胜利举办，离不开众多协作伙伴的鼎力支撑。

大会尤其感谢亚马逊云科技、火山引擎、Snowflake、Kodem 鉴渊、Couchbase、容联云、蚂蚁开源、拜服消息、心流、搭叩、华为研发者空间、合合消息、IPIP、TDengine 等协作伙伴的倾情助力。正是因为有如此一群与研发者同行的伙伴，QCon 才能持久变成促进技术革新与工程落地的核心舞台。

携手再出发: 12 月 AICon 北京见

伴随 2025 QCon 上海站的圆满收官，咱们将把这股技术与思索的热度延续至 12 月 AlCon 北京站。期待与更多研发者再相聚，一同探索智能时代的下一程。

很赞哦!（7872）