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。
小红书架构师孟洪进已确认出席 “AI 开发生产力重构：Coder to Builder” 专题，发表题为《Seal：小红书企业级 AI 个人助理的从 0 到全员覆盖》的主题分享。2026 年初，小红书团队基于开源 Agent 框架 OpenClaw 启动 Seal 项目，核心选型逻辑：OpenClaw 具备多通道接入、技能（Skill）生态扩展、多 Agent 编排及企业级安全隔离能力。团队在此基础上完成内部系统打通、SSO 鉴权适配、LLM Gateway 路由接入及 Skill Hub 建设。在技术架构上，Seal 实现了万级 Agent 实例的大规模并发调度，通过容器化隔离保障多租户安全，同时引入无损上下文裁剪机制有效控制推理成本。已完成全公司覆盖，成为小红书员工日常办公的核心 AI 入口。本次演讲将基于该项目从 0 到全员覆盖的实践过程，探讨如何构建大规模 Agentic Agent 产品。
孟洪进，小红书 AI Coding 及企业内部 AI 应用总负责人与总架构师。主导研发小红书自研 AI Coding 工具 CodeWiz，深度融合内部研发生态；同时主导构建企业级 AI 个人助理 Seal，基于 OpenClaw 打造，已实现全员覆盖。深耕 Agent 架构设计、Agent Infra 大规模工程化及 LLM 应用落地，致力于以 AI 重塑企业研发与办公形态。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
背景与挑战
小红书"小公司大 APP"的特殊性：员工精简但职能复杂，HR/法务/商业化/研发需求各异
2026 年初的判断：OpenClaw 爆发，市面大量企业还在讨论"能不能用"，我们已经在跑了
各职能自建 Bot，形成孤岛，无法复用
缺乏统一的企业级安全管控
选型与架构决策
为什么选 OpenClaw 而不是自研？
OpenClaw 核心优势：多通道接入（Hi/飞书/Web）+ Skill 标准化 + 多 Agent 编排 + 社区生态
一周内完成内测上线
架构关键设计决策：
LLM Gateway 统一路由：多云多模型
容器化多租户隔离：每人一个 Agent 实例
SSO 打通：内部系统认证不另做，复用公司 SSO，Seal 的工具调用直接携带员工身份
Skill Hub 建设：从平台到生态
Skill 的本质：把人的经验变成可复用的 Agent 能力
任何员工都能写 Skill，不需要懂代码
规模化的工程挑战
上下文成本控制
问题：长对话 + 多工具调用，单次对话 token 消耗超预期
方案：参考 JVM GC 机制做无损上下文裁剪——识别低价值的历史 tool call result，压缩摘要而非截断，保留关键决策节点。同时通过 auto 路由能力，高性价比模型承接简单任务。
效果：成本降低约 50%
万级实例调度
安全
下一步：下一代 Agent 的思考
听众收益：
基于 OpenClaw 构建企业级 AI 个人助理的成功经验，了解如何构建大规模 Agentic Agent 产品
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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