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演讲人:王一鹏、刘光智、刘英
演讲人:王一鹏、李小雨、司巧蕾
演讲人:延君晨、张昊阳、刘刚、熊飞宇 博士

AI Agent 的崛起:为什么中心化算力不再是唯一解?

不在脚本上缝缝补补,而是把入库能力从”脚本”升级为”服务”

人类的角色正在从“编写实现细节”,转向“定义目标与约束”,而系统则逐步承担起执行与迭代的职责。

“OPC”场景篇。

了解如何使用官方 langchain-snowflake 集成构建多智能体 AI 工作流,借助 LangGraph Studio,我们将搭建“监督者 - 智能体”协同架构:三个专属 Snowflake 智能体将共同完成客户流失分析任务,完整演示路由决策与多智能体协同运作机制。

本次分享将介绍各阶段的关键决策与经验教训,以及团队利用 Harness 工程提升开发和测试质量的探索。

大语言模型通过 RAG 技术在处理非结构化数据方面表现出色,但结构化数据需要不同的方法。本项目构建了一个数据分析智能体,能将自然语言查询转换为 pandas 操作或 SQL 命令,用以分析 CSV 文件。

深入了解最新的 Openflow 功能,掌握如何轻松连接和集成来自 SharePoint 等来源的非结构化数据,并直接与 Snowflake 对接。你将通过一个真实案例演示,学习如何构建一个真正的 AI 驱动应用程序。

AI Agent 真正进入普通人工作流的方式?

“现在的挑战是,有钱也买不到东西。”

Apache Spark 一直是数据开发者的首选引擎,本次演讲将带你了解如何把现有的 Spark 工作流无缝接入 Snowflake;如何利用你偏好的编程语言,通过 Snowpark 构建和扩展数据管道;以及如何在同一个高标准治理的平台上统一管理数据工程和 AI/ML 任务。

月底账单出来了,模型费用是预估的 3 倍。但当你打开可观测系统排查,从延迟、错误率到调用量,所有指标都挑不出毛病。钱显然花出去了,但没有一个工具能告诉你,花在了哪里,为什么。

本次分享将深入剖析腾讯云数据库 Redis Cluster Proxy 的共享连接架构——如何利用 Redis 协议请求 - 响应严格有序(FIFO)的特性,实现 Pipeline 多路复用,让多个客户端 Session 共享同一条后端 TCP 连接,最终将连接规模从 O(N×M) 降到 O(N+M)。

团队必须至少提升 2 倍生产力,才能覆盖“工资 + AI 账单”的总成本。否则,AI 不是降本工具,而是新的成本黑洞。

还试图覆盖企业批量部署和集中运维场景。

本次演讲将揭示,在开放的社区协作中,工程至上的文化与底层性能优化如何共同驱动项目跨越式发展——从关键架构决策到落地中的务实权衡。

就在近日,千里科技宣布与阶跃星辰达成深度合作,双方将联合打造“原生智驾基座模型”。

“我们许多产品功能的开发进度从 6 个月缩短到了 1 个月,有时候甚至只需要一天。”

如果说过去一年 AI 还停留在“辅助开发”,那么在 QCon 北京 2026,一个更明确的共识已经形成:软件工程,正在从“以代码为中心”,转向“以智能体为核心”。

DeepSeek V4 开源并适配华为昇腾,推动国产算力与模型实现“Day 0 适配”。商汤大装置通过全栈优化,使国产芯片高效支撑大模型训练与推理,加速国产 AI 基础设施走向规模商用。

4 月 20 日,Amazon 宣布在已有 $80 亿投资基础上再向 Anthropic 追加最多 $250 亿,Anthropic 同步承诺未来十年在亚马逊云科技花掉 $1000 亿以上。两笔相加,Amazon 对 Anthropic 的累计承诺已经站到 $330 亿。经过多轮可转换债转股之后,Amazon 在 Anthropic 的持股,按市场估算,很可能已经超过 Google 的 14%,成为 Anthropic 上最大的外部股东。

HashiCorp 发布了 Vault 2.0,这是该密钥管理平台自 2018 年推出 1.0 版本以来,首次进行主版本号升级。在工程团队努力应对多云和容器化环境中通信安全带来的运维复杂性之际,这一版本正式发布。

Yelp 成功完成了其 Apache Cassandra 基础设施的一次大规模升级,覆盖超过 1,000 个节点,并在整个过程中实现零服务中断。这一案例为大规模有状态系统的管理提供了可借鉴的实践范本。根据 Yelp 数据库可靠性工程团队的介绍,此次升级展示了通过周密规划、分阶段执行以及自动化手段,如何在不中断关键数据基础设施的前提下完成现代化升级。

从模态集成向原生统一的范式跨越

“当你发现 AI 在背地里偷偷修改你的上下文,而你却对此一无所知时,这种掌控感的丧失是极其危险的。”

本文探讨了如何基于 Apache Camel 搭建具备智能体能力的多模态 AI 系统。该方案的核心组成部分包含大语言模型推理、检索增强生成(RAG)以及图像分类。

聚焦独立 AI Memory 记忆系统核心技术与落地实践,全方位拆解这套前沿系统的技术逻辑、场景价值与未来趋势