QCon全球软件开发大会 -北京站

QCon 全球软件开发大会

QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。当前，大模型技术正引领软件开发范式的革新，重塑生产关系。在此激变之中，QCon 以“全面进化”作为 2024 年度主题，旨在携手创新技术引领者，面向 5 年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、产品负责人分享实践洞见与深度经验，并同步革新会议组织模式，以此催化企业实现从技术、产品到组织的全方位立体化的转型升级。自 2024 年 1 月起，会议品牌正式升级为“QCon 全球软件开发大会暨智能软件开发生态展”。

时间：2026年4月16日-4月18日

地址：北京

咨询：白萍萍  13516196409（微）

演讲专题

• Agentic Engineering

  依托 LangChain、AutoGPT 等框架及强大的 LLM API，构建基础智能体看似易如反掌，几行代码即可生成具备搜索、解析能力的 Demo。然而，一旦跨越实验室边界进入生产环境，这些“聪明的原型”往往面临严峻挑战。行业现状普遍陷入“PoC 满天飞，生产级系统寥寥无几”的尴尬。“上手容易”掩盖了“上线极难”的本质——即如何将概率性的大模型嵌入确定性极高的软件体系中。本专题聚焦平台工程，直面复杂推理的稳定性构建、分层记忆与知识进化、工具调用的鲁棒性与风控、可观测性与性能平衡等核心挑战。

• 下一代生成模型与架构

  本专题关注新一代模型架构在推理能力、上下文建模、稀疏激活、多专家路由等方向的突破，以及这些变化对系统设计与成本结构的影响。重点不在模型参数规模，而在于模型如何更好地支持复杂任务、Agent 系统与真实业务闭环。

• 多模态理解与生成的突破

  本专题关注文本、图像、语音、视频等多模态的统一表示、跨模态推理与生成协同，以及这些能力如何重塑搜索、分析、设计与交互体验。重点不是模型炫技，而是多模态如何真正进入业务流程，成为生产力的一部分。

• 记忆觉醒：智能体记忆系统的范式重塑与产业落地

  当前，智能体的进化正迎来关键转折：从基于静态知识检索的RAG，迈向具备动态经验建模能力的Agent Memory时代。这不仅是技术的升级，更是智能体实现个性化认知、持续进化并与用户建立长期信任的核心突破。本专场旨在重新定义企业级记忆系统的未来——聚焦非显式偏好捕捉、记忆自主演化与生命周期管理等前沿方向，探索其在高端客服、个性化助理、企业决策等场景的深层价值。我们诚邀学界与行业精英分享前沿成果，共同绘制下一代智能体的记忆蓝图，引领智能交互进入“有记性、更懂你”的新纪元。

• 具身智能与物理世界交互

  智能体如何感知物理世界并产生真实行动。从机器人、自动驾驶到虚实结合的仿真环境，本专题将关注感知—决策—执行闭环、环境建模、实时约束与安全控制问题。它是 AI 从“数字世界”迈向“现实世界”的关键一环。

• Agent 架构与优化

  当 Agent 从 Demo 进入真实业务，执行链路长、上下文膨胀、成本失控等问题会迅速暴露。Agent 在工程实现层面如何跑得更快、更稳、更便宜？本专题将深入 Agent 的架构优化以及性能与成本之间的工程权衡。

• AI 重塑数据生产与消费

  本专题将深入探讨如何系统化地运用大模型与智能体技术，重塑数据全链路的每一个环节。内容涵盖引擎与架构优化、数据治理、开发与运维提效、下一代 BI 与数据工具，以及智能的取数与分析等多个方向，探讨 AI 技术在大数据领域的具体落地路径与未来图景。

• AI 原生基础设施

  本专题重点交流探讨如何构建 AI 原生基础设施，包括容器 / Serverless 等云原生基础设施如何朝 AI 演进，以及如何利用一些新兴分布式技术构建 AI 原生基础设施等等。

• AI 驱动的技术债治理

  本专题聚焦“AI 驱动的技术债治理”，探讨如何利用大模型、代码理解、时序分析与智能决策等 AI 能力，实现对设计债、代码债、测试债、文档债及运维债的全生命周期管理。涵盖从债务自动发现、优先级排序、修复建议生成到自愈式重构的端到端实践路径。

• 小模型与领域适配模型

  大模型代表了AI能力的上限，通过更大的尺寸、更多的数据追求更通用的能力。但在场景落地中，我们往往面临着精度不够、响应太慢、成本太高、受限隐私等问题。希望有经过领域适配后（Domain-Specific Model）的小尺寸模型（Small Language Model）在业务场景下做到“更快、更精、更专业”。

• 算力优化

  本专题聚焦模型训练与推理的工程实践与效率问题，包括推理加速、低成本训练、在线/离线协同与资源优化。重点在于让模型能力与业务节奏真正匹配，而不是无限堆算力。

• Agent 可观测性与评估工程

  本专题将系统探讨如何构建面向 Agent 的全链路语义观测体系，实现对意图决策、中间状态与工具调用的可追踪、可回放、可诊断；同时通过覆盖离线评测与在线实时度量的评估体系，对任务成功率、路径质量、输出稳定性与效果进行持续量化，驱动 Agent 从“基于经验的盲目调优”转向“基于数据驱动的持续演进”。

• AI for SRE

  在系统规模不断扩大、架构日益复杂的背景下，传统依赖规则、告警和人工经验的运维方式，已难以应对高频变更与不确定性风险。如何将 AI 能力真正嵌入站点可靠性工程（SRE）的核心工作流中？本专题将深入探讨 AI 如何与 SRE 的工程实践形成闭环。

• 智能化测试与质量内建

  本专题将会深入探讨软件生产过程中的代码质量和测试提效，应用 AI 实现文本用例生成、代码用例生成、缺陷识别、缺陷预测；让软件质量保障从事后检查转向质量内建过程中的实时反馈与自我修复，并且最终能够在无人干预条件下、更加高效的执行全量回归测试。

• 下一代交互架构：LUI 与 GUI 的融合

  交互正在从点击走向对话。本专题关注 Language UI（LUI）与传统 GUI 的融合设计，探讨如何在复杂系统中平衡自由输入与结构化操作，构建高效、可控的新一代人机交互范式。

• 智能体安全

  当 Agent 具备自主行动能力，安全边界必须前移。本专题关注权限控制、行为约束、风险评估与合规设计，讨论如何在不扼杀能力的前提下，让智能体“可控、可审计、可追责”。

• Coding Agent 驱动的研发新范式

  随着智能体技术的发展，Coding Agent 正逐步成为研发流程中的关键执行主体，软件研发也正在从以“人直接编写代码”为中心，走向由 Agent 驱动的人机协作新范式。本专题聚焦 Coding Agent 驱动的研发新范式，探讨其在需求理解、代码生成、测试修复与协作流程中的工程实践，以及对研发工作流、工程效率与研发组织方式带来的变化。

• AI 时代的用户界面之争

  本专题从产品与用户体验视角出发，探讨谁能在 AI 时代抢占用户入口，以及产品形态将如何被重塑。聚焦决策层与产品层的关键问题：用户为什么会留下、入口为何能形成粘性、产品如何在 AI 时代建立不可替代的交互优势。

• AI 时代的“超级团队”

  本专题不谈模型技术本身，只谈人与组织的进化。我们将揭秘小团队创造大价值的逻辑，探讨如何弥补人与 AI 的能力鸿沟，重构产品与技术的协作关系，并建立一套适应 AI 时代的全新管理与度量体系，打造高适应性、高产出的“超级团队”。

• Agent Ops：运维新生产力

  本专题旨在汇聚行业内顶尖的智能运维先行者，分享他们在构建“智能化运维中枢”时的实战经验。我们将深入讨论 Agent 如何与现有技术栈深度集成，并演进为具备长期记忆与自我进化能力的运维助手。

• 从软件工程到 AI 工程

  大模型正在改变软件系统的构建方式，也在重塑工程师的角色边界。本专题聚焦从传统软件工程迈向 AI 工程过程中，工程师所面临的核心变化：不确定模型如何被工程化约束，Agent 系统如何设计与治理，AI 能力如何融入既有架构并支撑真实业务。通过一线实践与系统性方法，探讨工程师如何从“写代码的人”转变为“为 AI 系统负责的人”。探索既懂模型行为边界，又懂软件工程与系统工程的复合型工程师的进阶之路。

• AIGC 视觉生成技术的产业级应用

  本专题聚焦 AIGC 视觉生成在产业中的真实应用路径，如：在电商与内容平台中，视觉生成如何支撑高频上新与大规模素材生产？在影视、教育与创意行业中，哪些环节已经被 AI 重构，哪些仍然需要人机协

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