过去一年，“Agent”这个词从实验室走进了生产环境。工程师们开始真正面对一个新的问题：不是“AI 能不能做到”，而是“我们能不能把它跑稳、跑对、跑出规模”。架构怎么设计？记忆怎么管理？多智能体之间如何协调？研发团队的工作方式又该如何重构？
这些，正是 AICon 2026 上海站试图回答的问题。 6 月 26 日-27 日，本次大会将以“构建可信赖、可规模化、可商业化的 Agentic 操作系统”为核心命题，集结清华、复旦等知名高校教授，以及来自阿里、腾讯、蚂蚁、字节、快手、小红书、华为、Google Cloud 等数十家头部公司的技术专家登台分享。2 天、13 大专题、1 个动手实验室、近 60 场重磅议题，将深度探讨 Agent 工程化落地等相关话题。
阿里巴巴 Qoder 技术专家徐亮亮已确认出席 “AI 开发生产力重构：Coder to Builder” 专题，发表题为《Qoder CLI：终端里的全栈工程师——从 Coding Agent 到企业级 AI 应用基础设施》的主题分享。当 AI 编程从"辅助补全"进化到"端到端任务执行"，开发者需要的不再是一个插件，而是一位能独立理解需求、操作文件系统、调用工具链、跨项目协作的全栈工程师。QoderCLI 正是以此为目标构建的终端原生 Coding Agent：以事件驱动 + 多模型路由 + 工具调度为核心，在终端中实现从代码阅读、编写、测试到部署的完整闭环。 更进一步，他们将 Agent 的运行时能力沉淀为 SDK 与 Cloud Agents 两种接入形态，使企业能够在自有产品中一行代码嵌入生产级 Agent 能力，或将任务委托至云端独立执行。AI 应用构建不再需要从零搭建模型调度、权限管控、工具编排和安全沙箱——Qoder 已将这些基础设施准备就绪。本次分享将从架构设计、SDK 集成实践与真实落地案例三个维度，展示如何让 Coding Agent 从开发者工具走向企业级 AI 应用的核心引擎。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
AI 编程进入下半场，开发者还缺什么？ 我们已经进入 Agent 时代，但当前用法还不够彻底——Agent 仍多停留在"辅助"，难以真正"交付"。从真实研发痛点出发，看 Agent 要替代人力还差什么。
当前 Coding Agent 用法的局限：能写片段、难端到端
2. 真实软件工程的复杂度：文件操作、工具协同、上下文管理、错误恢复
从"辅助"到"交付"，Agent 还需要的关键能力
一个终端原生 Agent 的内核长什么样？ 拆解 Qoder CLI 的核心技术架构，看一个生产级 Agent 是怎么跑起来的。
3. 事件驱动的 Agent 执行循环
多模型智能路由：按任务特征自动选择最优模型
多 Agent 并行协作与上下文隔离
从事件总线到分布式系统内核的演进
三行代码接入生产级 Agent 能力 Agent 能力不应只活在 CLI 里，SDK 让任何产品都能拥有 Agent。
4. 两种集成形态：本地 SDK vs Cloud Agents
一份完整代码示例：从认证到流式输出
关键设计：认证授权、模型策略、运行时权限审批
从编码到业务，Agent 正在创造真实价值 两个真实落地案例，看 Agent 如何超越"写代码"本身。
AI 驱动的在线笔试系统：自动阅卷 + 题库自进化，人工维护趋零
Cloud Agents 接管热点内容运营：选题 / 写稿 / 发布全自动，月流量涨 3 倍
5. 总结展望
听众收益：
了解如何将 Coding Agent 从个人效率工具升级为企业级 AI 应用的核心引擎
获得一套完整的 Agent SDK 集成实践路径：从认证、权限、模型策略到生产部署
通过真实案例理解 Agent 在各种场景中的业务价值创造模式
建立 AI 应用基础设施的选型思维：模型层 + Agent 层 + 运行时层缺一不可
除此之外，本次大会还策划了端侧 AI、物理与数字空间智能化、世界模型与多模态智能突破、Agent 架构与工程化实践、Agent 安全与可信治理、企业级研发体系重构、AI 原生数据工程、AI 时代的个人提效与组织变革等 14 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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