Agent 时代，哪些方向正在成为行业关键变量？50 + 实战案例揭晓答案！
模型参数规模不断突破，推理成本持续下降，开源生态日益繁荣。当模型能力逐渐成为行业共识，一个新的问题开始浮现：当人人都能获得强大的模型能力之后，真正的竞争力还剩下什么？ 答案正在从模型能力本身，转向围绕模型构建可规模化的智能系统；从单点能力提升，转向系统工程与组织级落地能力。
在这一背景下，2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 深圳站正式启动。本次大会将于 8 月 21 日—22 日举办，聚焦 AI 基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能、多模态技术与行业落地等关键方向，邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等 50 + 头部科技企业技术负责人、科研机构一线专家，系统性分享前沿洞察与实战干货，共同探讨 AI 技术从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
阿里云智能集团高级技术专家王璟尧已确认出席 “智能体时代的数据供给与治理” 专题，并发表题为《Quick BI 数据分析智能体的可靠工程实践》的主题分享。数据智能体从"能对话"到"能信赖"，瓶颈从模型推理能力已逐渐转到数据的可理解性和系统的可控性上。当分析场景从单一数仓的 ChatBI 扩展到多源异构数据的混合查询——Agent 面临的不再只是 NL2SQL 的准确性问题，而是"在大量的表、文件、内部知识中找到正确的那部分、用正确的口径、给出数据权限范围内可验证的答案"。本次分享将基于 QuickBI AI Pro 的落地实践，围绕三个核心问题展开：第一，如何用 BI 语义层消除数据歧义，让 Agent 在海量异构资产中精准路由；第二，如何设计数据分析的 Harness 架构，让 Agent 在分析等行为上可编排、可溯源，并内嵌权限；第三，端到端评测闭环如何覆盖从意图理解到业务可解释性的全链路，驱动 Agent 持续进化而非漂移。
王璟尧，阿里云智能集团高级技术专家，10 余年数据产品建设和技术架构经验。先后负责或重度参与了数据地图、MaxCompute 元仓、QuickBI、智能 小 Q 等产品的研发。现任阿里云智能集团高级技术专家，负责 Quick BI 的研发工作，带领团队完成阿里巴巴分析 Agent 从 0 到 1 落地，在 BI+ AI 及数据 Agent 应用等方向上有丰富实践经验与理解。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
1. 数据智能体落地的真实困境
几个典型失败模式
待解决的关键问题
2. 数据基础设施：语义层和数据质量
为什么自动化元数据检索不够
面向 BI 的语义设计和分层架构
指标、血缘和溯源
多源异构及非结构化数据的分析
数据治理：数据如何被 Agent 理解的更好
3. Quick BI 的数据智能体设计
数据分析 Harness 架构
多步推理编排和上下文窗口管理
数据权限与安全
知识与记忆
多源异构数据的融合分析
4. 端到端评测：数据智能体的进化引擎
数据分析评测为什么难
四层评测维度设计
评测体系和纠错飞轮
5. 用户实践和展望
用户实践案例
能力边界和未来发展展望
演讲痛点
Demo 惊艳，生产翻车。在演示时数准确率 90%，一上生产就掉到 50% 以下。同一个"销售额"，销售部门和财务部门问出两个不同的数，业务方追问"到底哪个对"，答不上来。POC 拿到预算，规模化后被投诉——这是绝大多数 Data Agent 项目正经历的窘境
Agent "越用越飘"。上周还答对的问题，这周突然错了。是模型漂了还是 Schema 变了？或是知识库里写脏了？没有评测体系时，团队只能靠"用户投诉→人工救火"来发现问题，永远在追着 bug 跑
结构化数据都还没搞定，非结构化数据又压过来。业务开始要求 Agent 分析 PDF 合同、销售录音、客户评论、Excel、CRM 数据。多源异构不是简单叠加，是把每类失败模式都放大一个数量级
从" Agent 说了什么"到"业务敢用"，中间隔着一道天堑。老板问"这个数怎么来的"，Agent 答不出，业务方问"我能信这个结论吗"也给不出置信度。数据权限在 Agent 环节形同虚设——不该看的数据混进了推理链
听众收益
基于 BI 的语义层的构建、数据治理的落地顺序
数据智能体的 Harness 架构设计要点和工程落地
多源异构数据在推理分析中协同的编排模式
DataAgent 评测体系、构建方法及纠错飞轮
一份真实的踩坑清单、边界、案例启发和实践经验
除此之外，本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全：从风险到可控、大模型效率工程与 Agent 系统实践、AI Agent 高价值商业场景实战等 10 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+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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