當 AI 不再只是工具，組織本身開始被重塑。

過去一年，"Agent"這個詞從實驗室走進了生產環境。工程師們開始真正面對一個新的問題：不是"AI 能不能做到"，而是"我們能不能把它跑穩、跑對、跑出規模"。架構怎么設計？記憶怎么管理？多智能體之間如何協調？研發團隊的工作方式又該如何重構？

這些，正是 AICon 2026 上海站試圖回答的問題。

AICon 全球人工智能開發與應用大會面向資深工程師、技術管理者與企業決策者，是國內最具技術深度的 AI 工程實踐盛會。今年，大會以"構建可信賴、可規模化、可商業化的 Agentic 操作系統"為核心命題，橫跨 6 月 26 日（周五）至 27 日（周六）兩天，集結來自阿里、騰訊、螞蟻、字節、快手、小紅書、華為、Google Cloud 等數十家頭部公司的技術專家登臺分享。

1 四場主題演講，四個產業級判斷

今年大會邀請到四位來自學界與產業界的重量級嘉賓發表主題演講，覆蓋多模態、云原生基礎設施、大模型生產力落地與 Token 服務體系四個關鍵維度。

邱錫鵬｜復旦大學教授 & 模思智能創始人MOSS 系列開源大模型主持研發者，論文引用超 4 萬次，2024 年 CCF-ACM 青年科技獎得主（全年僅 1 人）。此次將帶來《邁向交互新范式——MOSS 多模態模型的創新與實踐》，系統介紹 MOSS-VL、MOSS-Audio、MOSS-TTS 三個方向的最新進展，以及長視頻、實時語音等場景下的推理效率優化路徑。

張獻濤（旭卿）｜阿里云智能集團副總裁神龍計算架構主導發明者，國家科技進步二等獎獲得者，Xen/KVM 等國際頂級開源項目早期核心貢獻者。此次演講《From Cloud Native to Agent Native，當云的服務對象從人變成 Agent》將直面一個產業級的關鍵判斷：阿里云服務數千家企業客戶的實踐中，超過 70% 的 Agent 工程挑戰不在模型層，而在執行層。Serverless 十年的無狀態假設，正在被 Agent 的有狀態本質所挑戰。

周俊｜螞蟻集團副總裁國家級創新領軍人才，H-index 52，頂會論文百余篇，阿里和螞蟻 AI 創始成員之一。此次將發布百靈 v2.6 系列模型并分享系統性技術探索，重點講清楚大模型如何從"會回答"走向"能執行"——從 Agent 能力、推理效率到 Async RL 訓練范式，一套完整的工作流智能構建路徑。

翟季冬｜清華大學教授 & 高性能計算所所長國家杰青獲得者，指導清華學生超算團隊十五次獲得世界冠軍，清程極智首席科學家。此次演講《邁向 Token 服務新范式——從評測到調度的全鏈路優化供給》將從評測體系、智能調度到推理引擎協同優化，拆解 Token 經濟爆發背景下，規模化服務的全鏈路工程實踐。

2 兩大命題，構成大會內容主體

今年大會超過一半的專題演講，集中在兩個核心命題上。

命題一：Agent 怎么真正用起來

如果說 2024 年大家還在討論 Agent 的可能性，現在這個問題已經不重要了——真正的戰場，是生產環境里那些沒有教科書的工程難題。

圍繞這個命題，大會設置了工程化、記憶與運行時基礎設施、安全與可信治理三個專題，合計十余場演講，覆蓋 Agent 落地的三個核心維度。

工程化方向，火山引擎裴斐的《Agent Mesh：企業多智能體系統治理實踐》直面多 Agent 協作最棘手的治理問題；阿里云王炳燊從沙箱網絡安全切入，講清楚 Agent 運行時的流量隔離與智能治理；科大訊飛王摟則帶來超大規模教育場景下的 Agent 系統架構演進完整案例。

記憶方向，盛大集團鄧亞峰的《基于長期記憶系統 EverOS 的自我演進》直指 Agent 能否真正"記住"并持續進化；MemVerge 范承工帶來面向智能體與人類用戶的 AI 記憶系統架構設計與核心場景實踐；火山引擎馬進則分享從多模態數據湖到 Agent 記憶湖的演進路徑。

安全方向，上海人工智能實驗室、阿里 AAIG 紅隊、螞蟻安全團隊分別從智能體操作系統安全、自動化紅隊實踐、Agent 安全漏洞檢測三個視角，回答同一個問題：Agent 規模化落地，安全底線怎么守？

命題二：研發組織怎么被 AI 重塑

AI Coding 工具普及之后，真正的挑戰才開始。這屆大會圍繞研發重構設置了兩個專題，從不同角度切入同一個問題。

企業級研發體系的重構專題，關注的是組織層面的系統性變革。螞蟻數科的演講從 SDD 規范驅動、Harness 工程實踐到 AGI 研發體系重塑，提供了一套企業級 AI 原生研發轉型的完整樣本；菜鳥郭鳳釗的《從 Vibe Coding 到需求托管交付 Agent》，則把視角從個人工具延伸到了交付閉環；小紅書鄭鑫祺將帶來 Vibe Coding 平臺從 0 到生產級別的高可用架構實踐。

AI 開發生產力重構專題，則更聚焦工程師個體的工作方式變化。快手李京講的是從個人提效到組織生產力提升的演進路徑；阿里徐亮亮的《Qoder CLI：終端里的全棧工程師》，探討 Coding Agent 如何成為企業級 AI 應用基礎設施。

這兩個專題合在一起想回答的，是研發組織在 AI 時代該如何重新運作——不只是"用了 AI"，而是從工具到范式的真正轉變。

3 其余專題：技術廣度的另一面

AI 原生數據工程：數據架構如何跟上 Agent 的節奏，從算力調度到存算協同，回答 AI 時代數據基礎設施的新挑戰。

世界模型與多模態智能 & 大模型推理優化：騰訊混元世界模型、階躍星辰多模態生成與理解架構演進，代表大模型能力的前沿突破方向；京東 xLLM 投機推理、華為 Omni Cache KV 管理優化、阿里云記憶感知 KVCache 優化，則聚焦推理效率，回答"模型跑得更快更省"這個生產環境里的真實訴求。

金融領域大模型落地實踐：金融反欺詐、銀行信貸全鏈路變革、保險智能風控、內容安全治理——金融是大模型落地最嚴苛的場景之一，這個專題集中呈現頭部機構的真實工程經驗。

企業智算架構彈性適配：螞蟻集團訓推一體潮汐彈性調度、快手推薦系統池化探索、阿里云超大規模集群調度與容錯實踐——算力不只是買多少 GPU 的問題，怎么用好、用穩才是硬功夫。

AI 時代的移動端開發范式 & 端側智能：華為鴻蒙跨平臺框架演進、飛豬跨端技術實踐、面壁智能端側大模型技術趨勢、OPPO 多模態 Agent 手機交互重構、涂鴉智能本地執行與全場景硬件接入——從移動端開發框架到端側 AI 落地，回答"AI 的最后一公里在端側怎么走"。

4 One More Thing：硬核動手實驗室特別策劃

與此同時，本次大會還專門設置了動手實驗室專題。大模型落地進入深水區，智能體如何跨越從"實驗代碼"到"生產服務"的鴻溝？Google Cloud 專家團隊將帶來兩場硬核實操，直擊落地痛點。

一端接數據，一端通生產，帶你跑通智能體工程化全鏈路。

兩天，12 條并行專題論壇，60+ 位來自一線的技術講師。更多大會詳情如下

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6 月 26–27 日，上海，不見不散。