从「构建 AI」到「驾驭 AI」，100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践！
2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
在这一背景下，2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站正式启动。本次大会将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
平安人寿 & 中级开发经理吴智炜已确认出席 “金融 AI Native工程实践：从研发提效到业务破局” 专题，并发表题为《生成式到代理式跃迁：构建保险后援全域自治数字分身》的主题分享。保险后援早期仅将生成式 AI 碎片化嵌入流程节点，依托 OCR、语音问答完成单点赋能，无法贯通完整业务链路；现阶段更多是烟囱式智能体存在场景割裂、迭代高度依赖人工等短板。
本次实践基于开源 OpenClaw 代理框架完成规模化落地，实现「流程单点生成式 AI→烟囱垂直智能体→OpenClaw 代理数字分身」三阶段迭代，完成从被动内容生成 AI，到具备任务规划、端到端办单、自省优化能力的代理式 AI 技术跃迁。项目打通 14 类保单数据源，构建 5000+多模态特征库，采用混合大模型优化长文本推理，搭建人工标注+大模型自主质检双阶段迭代闭环，配套金融合规管控，输出长周期金融代理 AI 标准化落地范式。
吴智炜深耕金融保险科技领域 10 年，现任平安人寿核心系统续期板块技术负责人、平安金牌讲师，兼任软协 CAC 敏捷教练。长期专注大模型 + 多智能体架构、保险核心中台设计、千亿级业务数字化落地，持有英伟达、谷歌 Gemini、微软等 9 项 AI 认证及 PMP、ACP、LOMA 等专业资质。主导续期三先重大项目，斩获 12 项国际 / 政府 / 行业大奖、109 项技术专利，项目入选中国信通院等 5 篇权威白皮书案例。多次受邀在信通院、FiNAI、FIS、CBFDigital 知名峰会做技术分享，成果获多家官方媒体专题报道，擅长面向 CTO、架构师、技术高阶群体输出工程化实战干货。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲
演讲提纲
1. 行业 AI 代际痛点与三段式演进路线
一代：单点生成式 AI 局限，仅嵌入业务节点局部提效，无完整办单能力
二代：烟囱式智能体核心瓶颈，业务隔离、资源重复建设、迭代全靠人工运维
三代突破：OpenClaw 代理数字分身，实现 AI 从“生成文字”到“自主闭环办单”跨越
分享核心价值：输出开源 Agent 金融改造、规模化落地、自主进化可复用工程方法论
2. OpenClaw 四层原生架构金融适配改造方案
OpenClaw 四层核心组件：Gateway、Agent、Skills、Memory 能力拆解
四层架构与保险底座标准化映射
Memory：打通 14 类保单数据，搭建客户时光轴、5000+维多模态特征体系
Agent：Qwen+DeepSeek 混合分层推理，配套长上下文压缩检索方案
Skills：沉淀 OCR、RAG、风险校验等通用原子技能池，全业务共享复用
Gateway：全局任务路由、多代理协同、执行日志统一归集
金融定制加固：权限沙箱、规则熔断、全链路可审计，补齐开源合规短板
3. 五大后援代理分身规模化落地实践
统一复用底座与技能资产，覆盖核保、理赔、保全、咨诉、续收全场景
核保分身：医疗多模态识别、自动预核，压降线下人工审核量
理赔分身：票据智能解析、风险自动挖掘，减少人工录入操作
保全分身：规则解读、变更风险实时校验，提升线上自助办理占比
咨诉分身：客户全周期轨迹整合、智能协谈，缩短案件处置周期
续收分身：四维派工、催收策略、通话复盘，提升客户服务
小结：烟囱 Agent 仅能执行固定流程；OpenClaw 分身可动态组合技能、跨保单协同处理并持续自优化。
4. 核心创新：双阶段自主迭代自省闭环
三代 Agent 迭代能力横向对比：单点 AI 无优化、烟囱 Agent 纯人工调参、OpenClaw 分身人机协同自主迭代
标准化迭代流水线
阶段 1 冷启动：人工标注代理办单结果，构建基准样本库，守住业务合规底线
阶段 2 规模化运行：大模型自动评判处置效果，反向更新技能、调度与业务策略
数据回流链路：全量执行日志经 Gateway 汇入质检引擎，形成长效自进化闭环
5. 开源 Agent 落地工程痛点与成套解决方案
OpenClaw 原生面向个人场景，缺失金融合规能力→三层校验沙箱改造方案
长周期保单原生记忆不足，上下文丢失关键信息→滚动摘要+分层检索优化
多代理并发算力开销与业务精度相互制约→大小模型动态分层调度
5000 维多源特征冗余波动→业务分层筛选+时序降维治理
全 AI 自主执行风险高、纯人工复盘低效→双阶段渐进迭代落地体系
6. 落地价值、创新亮点与跨行业复用
落地量化成效：底座能力共享削减重复研发算力投入，全业务自动化率提升，续收触达频次显著优化，整体运营成本下降
三大独家核心创新
完整落地开源 OpenClaw 金融级改造方案，实现生成式向代理式 AI 规模化转型
标准化保险 Skills 技能资产池，彻底解决烟囱 Agent 重复建设问题
人机协同双阶段迭代范式，兼顾业务安全与代理长期自治进化
复用范围：架构、迭代流程可迁移至银行、产险、养老等长周期金融业务
7. 总结与中长期技术演进规划
演进总结：完成「单点生成式 AI→烟囱智能体→OpenClaw 代理分身」三代升级，打通 AI 从内容生成到自主办单、持续自省优化完整链路
短期：全业务分身接入迭代流水线，扩大大模型自主质检覆盖范围
中长期：优化网关调度性能，打造标准化金融代理底座对外输出
技术落地的核心行业痛点
开源 Agent 框架原生适配个人办公场景，缺少金融权限、多级审批、全链路审计等合规能力，企业二次改造成本高昂；
长周期金融业务存在海量历史数据，原生框架记忆能力不足，上下文精简会损失关键业务信息，算力投入与处置精度难以平衡；
智能代理持续优化落地两难：完全依赖人工复盘迭代效率低、覆盖有限；直接放开 AI 自主评估存在业务、合规双重风险，缺少平稳落地过渡方案。
核心亮点
落地规模稀缺：国内少见万亿级保险后援全链路 OpenClaw 规模化落地案例，区别行业小型 Demo 与单场景试点，完整复现生成式到代理式 AI 全周期转型路径；
工程方案通用可复制：输出 OpenClaw 四层架构金融企业标准化改造全流程，包含数据治理、混合算力调度、合规沙箱、技能池建设完整落地步骤，架构师可直接复用至各类长周期金融业务；
迭代范式行业独创：依托代理自省能力搭建人工冷启动+大模型自主质检双阶段闭环，破解行业 Agent 上线后效果衰减、长期依赖人工调参的共性痛点，兼顾业务安全与持续自治。
听众收益
架构负责人：掌握开源 Agent 框架金融场景改造设计思路，掌握四层底座搭建、多代理协同调度标准化方案；
Agent 研发工程师：掌握高维特征治理、长上下文优化、人机协同自主迭代全套工程落地手段，规避开源框架落地高频问题；
数字化负责人：理清生成式 AI 向代理数字分身演进完整技术路线，掌握兼顾业务效果、算力成本、监管合规三位一体落地方法论，支撑企业中长期 AIAgent 技术路线与预算规划。
除此之外，本次大会还策划了Loop Engineering、千行百业 Agent 创新实践、Agent 自主进化：从记忆到持续学习、Agent as a Service、Vibe Coding 时代的新质量债、理性驾驭 AI 的 SRE 可靠性工程、金融 AI Native工程实践：从研发提效到业务破局、AI Infra：算力效率决定规模化落地、AI Native 架构等 20 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+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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