当前，以 Agent 为核心的新一轮技术浪潮正在席卷产业。那么，世界模型的下一个突破在哪？Agent 从 Demo 到工程化还差什么？研发体系不重构，还能撑多久？
6 月 26 日-6 月 27 日，AICon全球人工智能开发与应用大会将在上海举办。本次大会将围绕以上问题，邀请来自腾讯、阿里、快手、华为、飞猪等 50+头部企业的技术负责人、高校与科研机构的一线专家，分享 Agent 在真实生产环境中的落地经验与前瞻思考。深入探讨 Agent 从原型到量产的工程挑战、数据与记忆的基础设施底座、安全可信的落地保障，以及大模型推理优化、智算架构升级等关键命题。
得物算法平台部算法专家任巨伟确认出席 “Agent 系统架构与工程化实践” 专题，发表题为《从“机械应答”到“服务伙伴”：高可控智能客服的 Agent 工程实践》的主题分享。本演讲结合了得物智能客服从传统 workflow 向 AI Agent 端到端解决方案落地过程中的痛点和成功实践经验。阐述了在高准确率要求和高复杂性的背景下，算法如何通过模型训练、PE 自动化、人类经验对齐、以及对话消息流控制，打造高可控的智能客服 Agent 系统，并拿到了超越当前配置型工作流的效果，在解决能力和回复多样性上达到了和 Top5 人类客服对齐的水平，达到了人力成本降低、用户体验提升的双正向效果。
任巨伟，现任于得物算法平台部算法专家，曾就职于阿里巴巴、vivo、抖音集团、得物，在智能客服算法领域有 11 年从业经验，深度参与自研智能客服机器人、智能工单以及用户原声分析（VOC）系统，从传统机器学习，到大模型模块化升级，到 AI Agent 端到端解决方案的落地。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
背景与挑战：智能客服领域 Agent 落地的必然性与挑战
客服 Agent 多轮协商优化-高可控性 PE 自动化
客服 Agent 出话决策-RL 决策训练实践
客服 Agent 情感温度-人类经验对齐模型蒸馏
多轮会话消息流控制-半双工对话逻辑设计
总结与展望
听众收益：
从 PE 自动化 → RL 决策训练 → 经验蒸馏 → 消息流控制，可获得完整的客服 Agent 建设方法论
了解在真实业务约束下如何设计 Reward 模型、采集训练数据，并将决策能力内化至 LLM 底座，避免在 RL 落地中踩坑
理解如何将难以结构化的优秀客服经验通过模型蒸馏方式传递给 LLM，在保持专业度的同时引入情感温度，对需要构建人格化 Agent 的团队可以参考
在情绪化用户与严格业务规则并存的场景下，掌握 Agent 进行多轮协商的设计策略，解决"让 Agent 既不得罪用户、又不违反平台规则"这一难题
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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