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。
某互联网大厂资深工程师晁岳攀已确认出席 “Agent Infra 架构设计” 专题，并发表题为《智能体架构的降龙十八掌：从原型到工程落地的“生死取舍”》的主题分享。
随着智能体在舆情分析、深度研究、知识生产等场景中的广泛应用，越来越多团队发现：“架构图看起来很美，但一上线就开始幻觉、偏题、失控。”本次分享晁岳攀将从工程实践视角出发，系统梳理 18 种常见智能体架构模式，并重点讨论这些模式在真实业务场景中的失效方式与边界条件。最后，将结合微舆与 DeepResearch（DeerFlow/Insight 类似项目）的实践经验，深入分享：
1. 为什么某些看似合理的智能体架构，在信息不完整、目标不清晰的场景下会系统性失败；
2. 团队在实践中如何通过模式应用、信息补全、护栏机制，一步步修补这些设计缺陷；
3. 以及这些工程取舍，对未来智能体系统设计带来的关键启示。
这不是一场“架构大全”的介绍，而是一份智能体工程落地的踩坑与反思记录。
晁岳攀，某互联网大厂资深工程师，极客时间专栏作家，智能体框架 langgraphgo 负责人，智能体研究社主理人。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲
1. 背景：从“降龙十八掌”说起：为什么有那么多智能体架构？
智能体常见架构模式速览：5 种常见架构不就好了？
从工程视角拆解 3 类高频模式：
信息不全导致的推理漂移
LLM 不可避免的幻觉
永动机：跳不出去的怪圈
2. 案例一：微舆智能体——热点跟踪中的"以偏概全"是怎么产生的？
AI 驱动的全域监控：MindSpider 爬虫集群 7x24 小时不间断作业，覆盖微博、小红书、抖音、快手、B 站、知乎、贴吧等 7 大关键社媒，下钻至海量用户评论，获取最新最全数据
强大的多模态能力：MediaEngine 深度解析抖音、快手等短视频内容，精准提取天气、日历、股票等结构化多模态信息卡片，确保信息的全面性
Agent"论坛"协作机制：ForumEngine 实时监控其他 Agent 日志，利用主持人引导，通过"论坛"机制进行链式思维碰撞与辩论，避免单一模型思维局限
聚类采样防偏斜：InsightEngine 使用 KMeans（SentenceTransformer 模型）对搜索结果聚类后采样代表性结果，避免高热度内容主导导致的观点偏斜
超越 LLM 的复合分析引擎：5 类专业 Agent（QueryEngine 广度搜索 + MediaEngine 多模态 + InsightEngine 数据挖掘 + ForumEngine 论坛协作 + ReportEngine 报告生成），融合关键词优化中间件、情感分析模型、KMeans 聚类采样等统计模型
3. 案例二：DeepResearch（Insight）——深度研究型智能体如何对抗"信息不全 + 幻觉"
多 Agent 协作与有向图编排：9 个智能体基于 langgraphgo 协同工作（query_agent→structure_planner→planner→researcher→content_writer→reflector→reviser→reporter→podcast），通过有向图状态传递确保流程可追踪、可恢复
意图澄清机制对抗模糊请求：QueryAgentNode 分析用户意图，提取实体信息（领域、时间范围、目标），将模糊的自然语言转换为结构化的研究请求，避免后续推理偏差
分类制定不同的报表内容通：分别为金融投资、技术开发、商业分析、政策解读、通用行业制定不同的报表内容，确保每篇报告精准且全面
Human-in-the-loop 人机协同机制：当用户请求模糊或意图不明确时，系统暂停执行并请求用户澄清；结合用户反馈重构查询，人工干预确保研究方向的准确性，避免"无头苍蝇"式的错误推理
多源搜索对抗信息不全：集成微信、知乎、GitHub、Google Scholar、Tavily 等 5 种搜索源，针对不同领域使用最合适的搜索工具，避免单一信息源导致的盲区
反思-修订闭环机制对抗幻觉：每个章节完成内容撰写后，ReflectorNode 自动评估完整性，识别缺失信息；ReviserNode 最多执行 5 次补充搜索，修订直到"内容合格"或达到次数上限
报表内容增加索引资料链接：关键性的报表内容后面增加相关搜索链接，方便用户获取原始资料进行深度研究，避免『幻听』
演讲亮点
不止讲“有哪些架构”，而是讲哪些架构会在哪些真实场景下更适用
通过两个真实产品，系统拆解智能体落地中的工程设计
从幻觉与信息不全问题出发，总结可复用的架构设计原则
听众收益
理解主流智能体架构在真实业务中的适用边界
学会从工程视角，设计更可控、可演进的智能体系统
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。
更多详情可扫码或联系票务经理 18514549229 进行咨询。
