4月16至18日，由極客邦科技旗下 InfoQ 中國主辦的 QCon 全球軟件開發大會·北京站（2026） 圓滿落地。為期三天的盛會共吸引了 超過 2000 位 開發者、技術專家與行業從業者齊聚一堂，共話前沿技術趨勢與產業落地實踐，現場交流熱烈、思想碰撞不斷。
本次大會邀請到來自騰訊、阿里巴巴、螞蟻集團、火山引擎、字節跳動、快貓星云、華為、百度、地瓜機器人、北銀金科、白海科技、嗶哩嗶哩、菜鳥集團、滴滴出行、階躍星辰、京東、科大訊飛、快手、藍耘科技、樂享科技、良倉孵化器、聯想、美團、美圖、小米、網易、平安科技、去哪兒旅行、清程極智、智譜、云深處科技、騰訊云、容聯云、58 同城、無問芯穹、小雨機器人、蔚來、趣丸科技、小紅書、好未來、亞馬遜云科技、易點天下、質變科技 (MemoryLake)、記憶張量、Agents 特區、Bosch 集團、ColaOS 、Dify.AI、eBay、Elastic、EvoMap、MongoDB、PayPal 、Shopee、Snowflake、TiDB、Toco、VAST、vivo、Ubiquiti、Zilliz、哈爾濱工業大學、清華大學、北京科技大學、北京郵電大學、中科院軟件所等 60 余家海內外知名企業與科研機構的 120 余位專家與實踐者同臺分享。他們圍繞熱門智能體體系、底層支撐體系、工程實踐與產業場景落地等主題展開深入探討，共同勾勒未來軟件與智能共生的發展圖景。
洞察前沿趨勢 釋放 AI 價值
在大會開場致辭中，極客邦科技總編輯趙鈺瑩表示，當下已進入超級智能體時代，企業 AI 應用正邁入規模化落地關鍵階段，需聚焦五大高價值場景、依托工程化與多智能體架構實現落地，并通過適配組織人才變革，推動 AI 成為產業重構與業務增效的核心生產力。
她表示，AI 正從被動對話機器人，升級為可自主設定目標、調用工具、協同完成任務的超級智能體，成為產業落地與業務重構的核心執行者。企業 AI 應用已進入規模化落地的關鍵分水嶺，選對場景是成敗核心。她基于近千份案例總結出 效率提升、風險管控、精準決策、全鏈路協同、合規保障 五大高成功率場景，均具備剛需、數據可及、價值可量化、落地門檻低的共性。金融、零售、能源、制造等行業已有標桿實踐，單點 AI 改造效果有限，全鏈路協同才能放大價值。
她進一步提煉出可復用的落地范式：場景層面圍繞降本、增效、增收、控險建立量化指標；智能體平臺采用多智能體架構，遵循感知—規劃—執行—反思閉環，以知識圖譜等抑制幻覺；工程化是 AI 從演示走向生產力的關鍵，企業必須夯實數字化基建；數據層面多模態數據與反饋閉環支撐持續迭代；合規上堅持本地部署、數據不出域，兼容國產軟硬件。
在組織與人才方面，她基于調研指出，AI 正重構工程團隊與職業路徑：團隊規模收縮、人效提升，測試、UI 等崗位縮減，智能體架構師、算法與架構人才價值凸顯；技能重心轉向架構、AI 調優、數據治理與業務理解，全棧復合化成為標配。組織走向扁平化、小型化、AI 專項化，AI 暫未大規模替代人才，主要替代低價值執行工作，未來一人 + 多智能體將降低創業門檻，推動行業在技術平權中重構格局。
主題演講精彩回顧
黃東旭《自主系統的時代》
TiDB 聯合創始人兼 CTO 黃東旭在《自主系統的時代》主題演講中表示，大模型帶來 載體級變革，代碼從思考載體變回執行載體，軟件構建轉向 目標 - 上下文 - 約束 框架，人機協同與多 Agent 成為主流，軟件形態從靜態走向意圖驅動、市場向 人機兩極 分化，未來將迎來低門檻、高靈活的軟件 “寒武紀大爆發”。
黃東旭認為，傳統軟件構建模式已發生根本性轉變，Coding 問題已基本解決，Software 重構才剛剛開始。過去軟件圍繞代碼展開思考與設計，而未來軟件生產將以 目標、上下文、約束 為核心框架，人類應專注定義目標與規則，把執行與迭代交給智能體。當前行業普遍存在目標思考不清晰的問題，而優化上下文、管控約束邊界，正成為軟件生產效率提升的關鍵方向。
他將人與機器的協同模式總結為：人類負責高熵低頻決策，Agent 承擔低熵高頻執行。他強調，單一 Agent 難以完成復雜工程，必須構建多智能體網絡，通過明確規范與標準保障代碼質量，并選用高智商模型支撐長程復雜任務。實踐已證明，純黑盒、無人工介入的百萬行級基礎軟件開發已成為現實，傳統軟件工程中的復雜性管理、需求分析等核心思想依然有效。
更進一步地，軟件形態正從 靜態固定 走向 意圖驅動，UI 與交互不再是核心接口，用戶意圖 才是新一代軟件的真正入口。黃東旭提到，UNIX 哲學與體系正迎來復興，其靈活組合、動態生成軟件的特性，與 Agent 時代的需求高度契合。
他指出，未來軟件市場將從紡錘形結構向兩極分化，創新與資本將集中在 靠近人 與 靠近機器 兩大方向。在靠近人的一端，軟件將更注重情緒價值、交互體驗與傳播能力，以結果為核心評價標準；在靠近機器的一端，基礎軟件將從面向人類開發者轉向 面向 Agent 設計，并誕生全新的 Agent 體工程學，追求最小工具摩擦、最大化信息密度、充分信任模型能力。
韋韜《自主智能體興起與安全范式重塑》
螞蟻集團副總裁兼首席技術安全官韋韜博士在主題演講中指出，從通用智力引擎到自主智能體閉環，生產力已完成代際躍遷。但原生架構漏洞引發系統性風險，傳統安全體系根本性失效。唯有構建基于 HOP、NbSP、OVTP、ARCP 四大原生安全范式的全棧縱深防護體系，才能實現 AI 安全的確定性收斂，支撐自主智能體產業的健康可持續發展。
韋韜表示，當前我們已正式跨過自主智能體的質變奇點，進入 “AI 機車時代”。大模型作為人類首個通用智力引擎，結合自主編碼、糾錯、修正的閉環能力，將帶來百倍級生產力躍升，推動生產模式從 “手工藝開環” 轉向 “工業化閉環”。但同時，自主智能體已暴露出系統性安全危機，主流 AI 工具接連發生生產環境刪庫事件，去年已有 1/8 的全球數據因 AI 泄露。傳統零信任、RBAC 等安全模型全面失效，無法應對開放動態命令執行、無邊界上下文暴露兩大 AI 原生超危漏洞。
他進一步將 AI 原生安全重構歸納為四大核心范式：NbSP 零越范式筑牢全棧機制防線，解決內存安全根源問題；OVTP 可溯范式推行任務級工單體系，實現操作全鏈路管控；HOP 高階程序范式用業務規約約束 AI 行為，實現輸出確定性收斂；ARCP 攻擊回報范式通過 “-1Day 防御” 重塑攻防經濟平衡。
此外，韋韜還提到，四大范式依托安全平行切面技術與星綻 OS 落地，前者可無侵入式管控系統數據流，后者在編譯時消除高危漏洞。目前 AOTA 平行切面聯盟已有 31 家企業參與，金融、運營商等行業已完成實戰驗證。
閻棟《模型之外 Outside LLM》
Bosch 集團首席 AI 科學家閻棟博士在主題演講中引用維特根斯坦的著名論斷“世界是事實的總和，而非事物的總和”來闡述模型跟外部世界的分界線。
今天的 LLM，僅掌握可符號化的“事物”，無法錨定組合的 / 動態的“事實”。因此，LLM 想要對現實世界產生影響，“模型之外”的腳手架不可或缺。未來世界是 LLM 與代碼、基礎設施、制度、人類共同構建的完整系統。他將大模型工程方法論歸納為三個并行階段：Prompt Engineering 依賴“魔法詞”、Context Engineering 通過 RAG、記憶系統解決信息注入，當前版本的 Harness Engineering 則構建了包含上下文管理、工具調用、流程編排、狀態維護、反饋評估、故障回滾的六層腳手架，將大模型從 “黑箱問答機” 轉化為可管控的生產系統。
近年來，基于 CHC 理論（人類智商測試的理論基礎）的測試發現，雖然 LLM 的晶體智能表現突出，但流體智能還差強人意。這是表現在，雖然 LLM 雖然憑借海量人類數據（既包括訓練時用來更新權重的，也包括推理時用來填充上下文的）在依賴知識 / 技能的各類任務上表現突出，但在面對人類尚無解決經驗的全新問題上常常一籌莫展。這種表現，部分可能是由于 LLM 作為一種跟自然進化的人類完全不同的智能物種，“訓推分離”的范式使其在面對全新問題時，無法通過快速的試探和觀察獲得對底層規律的認知，從而嚴重的限制了其性能。
更進一步地，閻棟探討了 Scaling Law 受阻之后，通向 AGI 的另外兩條可能得技術路徑：LLM+ 遺傳算法和世界模型。LLM+ 進化算法方興未艾，未來如何發展還充滿了不確定性；而世界模型自 2018 年被正式提出以來，已歷經五波浪潮，技術范式仍未收斂，在自動駕駛、機器人領域的應用也面臨其他技術路線的強力競爭。未來想要通向 AGI 還要解決“規劃 - 動作”合一的挑戰。
最后，他希望大家都更深入的思考個體自身和 AI 的關系，不應因為自己不掌握模型的訓練，就簡單的把這種深刻思考交給模型公司掌舵人，這對于人類的未來是非常危險的。
圓桌對話：OpenClaw 之后：AI 系統正在“失控”還是“進化”？
大會首日，在主論壇的壓軸圓桌環節中，圍繞“OpenClaw 之后：AI 系統正在“失控”還是“進化”？”主題，TiDB 聯合創始人兼 CTO 黃東旭、螞蟻集團開源技術委員會副主席王旭博士、 Agents 特區創始人馬馳（瑞典馬工）、 螞蟻集團天宸實驗室主任劉焱四位嘉賓圍繞 AI 發展、應用、安全與責任等議題展開深入交流。
在討論中，黃東旭認為，“那個我們所圍繞的、作為核心思考載體的“代碼時代”已經結束了。軟件的生產實現民主化”。王旭針對當前大模型發展提出：“Agent 之間的代碼協作，是"Agentic Open Source” 還是「硅基軟件工程學」?” 馬馳（瑞典馬工）談到，“智能體是我的同事和下屬，我的職責是應用工程管理學讓他們在預算和時間限制下完成復雜任務。劉焱也從開發者管理視角，對 AI 應用給出建議：“給大模型足夠的工具，它會比你想象的還要能干。”
最后，嘉賓們認為，Agent 所帶來的生產力提升，在大幅推動軟件能力發展的同時，也帶來了潛在的失控風險。面對安全合規要求與關鍵行業的高可靠性需求，我們不能簡單排斥 Agent 技術的演進，而應同步構建與之適配的治理與工程體系。面向 Agentic 時代，軟件工程需要系統性進化，預計未來 12–36 個月內，隨著模型能力持續成熟，軟件工程將迎來新一輪范式升級與發展新階段。
全棧專題呈現 洞見技術未來
分論壇方面，本次大會共策劃了 25 個覆蓋 AI 工程化全鏈路的深度專題，內容覆蓋熱門智能體體系、核心 AI 技術、底層基礎設施，涵蓋各類工程實踐與多行業場景落地。您所關心的每一個工程化議題，幾乎都能在這里找到答案。
專題體系涵蓋：AI for SRE、具身智能與物理世界交互、Agent Infra 架構設計、AI 時代的“超級團隊”、下一代交互架構：LUI 與 GUI 的融合、智能體安全實踐：可控與可靠、“企業級 OpenClaw”來了！解鎖 Snowflake Cortex AI 超能力 Lean Coffee 實戰工坊、Agentic Engineering、AI 重塑數據生產與消費、AI 時代的用戶界面之爭、Agent 可觀測性與評估工程、AI 驅動的技術債治理、從軟件工程到 AI 工程、企業級 Agent 知識檢索與平臺工程實踐解決方案專場、大模型算力優化、智能化測試與質量內建、記憶覺醒：智能體記憶系統的范式重塑與產業落地、AI 原生基礎設施、Coding Agent 驅動的研發新范式、AIGC 視覺生成技術的產業級應用、OpenClaw 生態實踐、Agent Ops：運維新生產力、小模型與領域適配模型、Agent in Practice：千行百業的 Agent 實踐、多模態理解與生成的突破。
共筑生態共贏，展區聯動亮點紛呈
除高質量技術分享外，大會展區同樣人氣高漲，眾多技術廠商帶來 AI 應用、開發工具、云服務平臺等最新成果展示與互動體驗，讓前沿技術可感可及。
本屆 QCon 北京的成功舉辦，離不開眾多合作伙伴的鼎力支持。
大會特別感謝 Snowflake、MongoDB、Elastic、快遞 100、Cloudflare、容聯云、IPIP 對本屆大會的傾情贊助，同時感謝眾多社區和媒體伙伴的支持。正是因為有這樣一群與開發者同行的伙伴，QCon 才能持續成為推動技術創新與工程落地的核心舞臺。
攜手再出發，6 月 AICon 上海見
隨著 2026 QCon 北京站順利收官，技術探索的熱度將接力至 6 月上海 AICon。期待與更多開發者再相聚，共赴智能時代的下一程探索。
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誠摯邀請你登臺分享實戰經驗。AICon 2026，期待與你同行。
轉自：新浪網
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