OPPO 高级算法工程师杨俊确认出席 AICon 北京站，分享小布智能助手的个性化深度研究实践

12 月 19-20 日， AICon全球人工智能开发与应用大会收官之站将在北京举办，本次大会 将以 “探索 AI 应用边界” 为主题，聚焦企业级 Agent 落地、上下文工程、AI 产品创新等多个热门方向，围绕企业如何通过大模型提升研发与业务运营效率的实际应用案例，邀请来自阿里、字节、华为、京东、快手、美团等头部企业、大厂以及明星创业公司的专家，带来一线的大模型实践经验和前沿洞察。一起探索 AI 应用的更多可能，发掘 AI 驱动业务增长的新路径！

OPPO 高级算法工程师杨俊已确认出席并将在「企业级 Agent 的设计与落地」专题发表题为《从多智能体到Agentic Model：小布智能助手的个性化深度研究实践》的主题分享。深度研究(deep research)可以帮助用户对某个主题做深度丰富度更佳的搜索和交付结果，在复杂问题上节省时间，同时给出有洞见的结论。同时，用户期望研究过程是个性化、有针对性的，基于 OPPO 有一键闪记业务，能获取到设备上跨 APP 的个性化信息，我们将两者结合(Agent 下的 memory)，构建真实场景的个性化 Agent。

罗超在 Agent、Reasoning Model 方面深耕 3 年，在万级别工具库(手机侧工具+云测工具+模拟点击等)、记忆库(小布记忆一键闪记)上开发和训练 Agentic Model，并完成落地。在 GPT、BERT 等大模型应用上也有丰富的落地经验。2025 年负责 OPPO「深度研究 Agent」算法研发与落地，实现手机厂商首发。2024~2025 年：在万级别工具库场景做数据合成、数据配比工作，产出的 4B 参量 Agentic Model 模型在业务上取得显著收益，完成落地。该模型在行业榜单 BLFC、MME 上也达到同规模 SOTA。2018~2024 年：负责公司内 BERT、GPT 等大模型探索和落地工作，完成 OPPO 内首个 BERT 模型上线。他在本次会议的详细演讲内容如下：

演讲提纲

1. 深度研究简介：是什么，行业做法，有什么难点/优化点(个性化、幻觉、完成度、交互设计重要性)。

2. 我们的选型是什么，迭代路径如何设计与思考：落地的难点(成本，收益，目标人群)，如何在算法和工程上协同优化。预算控制能力如何对我们产生帮助。

3. 实践分享

• 自适应快慢思考/任务拆解，如何做 contexts engineering

• 引入个性化，如何设计架构，个性化如何防止滥用，个性化的交付件如何评估收益(不是 profile 持有人，很难评估)

• 长程任务幻觉高，如何处理？预置垂域站点，引入多搜索接口，如何在 ReAct 机制中学会自适应选择搜索源并融合结果。CitationAgent 如何设计并带来正确性提升。

• 输出结果，输出文件(PPT、HTML 中)如何开发个性化的排版能力。

• 从 prompt 走向训练 agentic model：我们做了什么，有什么收益，是否值得做

• 作为手机厂商，持续接入千级别工具，我们的架构如何保证工具调用正确性，冷启动能力。

这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 成本与效果的权衡。深度研究是个长程任务，会进行多次思考+工具调用+反思修正，为了保障成本可控以及模型输出结果的稳定性，增加了较多规则化逻辑。

• 做 agentic model 训练的必要性，降成本？提效果？通用性丢失？

演讲有哪些前沿亮点？在硬件厂商，真实场景落地 Agent 能力的实践经验。长程任务下的千级别工具调用、个性化、自适应复杂度的任务拆解能力，在行业内均可产生启发。

听众收益

• 手机厂商，亿级别用户场景，AI 应用如何引入个性化。

• 长程任务，算法和工程如何协作。

• Agent 工具数量从百扩充到千、万，如何设计架构的可扩展性，确保零成本/低成本调优即可满足效果。

除此之外，本次大会还策划了LLM 时代的软件研发新范式、Context Engineering、Data+AI / Agent 落地实践、大模型系统工程、企业级 Agent 的设计与落地、大模型时代下的搜广推系统实践、多模态从技术突破到创新应用落地等 10 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 50+资深专家在 AICon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

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