作者 | QCon 全球软件开发大会
从「AI For What」到「Value From AI」,100+ 可落地实践案例打通 AI 实战最后一公里!
4 月 16 日 -4 月 18 日,QCon 全球软件开发大会 将在北京举办。本届大会锚定 Agentic AI 时代的软件工程重塑,聚焦 Agentic AI、多智能体协作、算力优化、技术债治理、多模态和 AI 原生基础设施等前沿话题,邀请来自腾讯、阿里、百度、华为、蚂蚁、小米、网易等企业技术专家,带来百余项真实落地案例,系统性分享前沿洞察与实战干货,以技术共创探索 AI 落地新路径。

尹辰轩,曾就职于京东金融(P8/ 算法专家)、华兴证券(SVP/ 高级金融工程师)。牵头负责企业 AI 图谱、大模型投顾(大小模型协同引擎)、AI 陪练(多 Agent 协同)、AI 创智课程(多 Agent 协同)、报告专家(多 Agent 协同 + 大小模型协同)等项目或产品,主持人工智能技术在各类场景的落地,拥有丰富的项目经验。他在本次会议的详细演讲内容如下:
演讲提纲
多模态模型的快速进化推动 AI 应用场景扩充
AI 课程和 AI 陪练领域的一些应用
AI 课程实现逻辑
AI 陪练实现逻辑
技术上需要注意的点
流程编排中的模型引用要适当,不要追求大参数模型
知识库要慎用,会影响性能
多 Agent 协同和工作流要善用并行
在多模态接入过程中,尽量少用后端
演讲亮点
对多模态模型的优化(如 PPT 排版,数字人生成,性能优化)
技术架构的优化,尽量减少调用次数以提高性能
听众收益
应用场景的启发
Agent 在实际业务中的应用架构
关于多模态 +Agent 中性能的考量
除此之外,本次大会还策划了 Agentic Engineering、多模态理解与生成的突破、记忆觉醒:智能体记忆系统的范式重塑与产业落地、具身智能与物理世界交互、Agent Infra 架构设计、AI 重塑数据生产与消费、AI 原生基础设施、AI 驱动的技术债治理、小模型与领域适配模型、大模型算力优化、Agent 可观测性与评估工程、AI for SRE 等 20 多个专题论坛,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+ 资深专家在 QCon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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