从「AI For What」到「Value From AI」，100+可落地实践案例打通 AI 实战最后一公里！
4 月 16 日-4 月 18 日，QCon 全球软件开发大会将在北京举办。本届大会锚定 Agentic AI 时代的软件工程重塑，聚焦 Agentic AI、多智能体协作、算力优化、技术债治理、多模态和 AI 原生基础设施等前沿话题，邀请来自腾讯、阿里、百度、华为、蚂蚁、小米、网易等企业技术专家，带来百余项真实落地案例，系统性分享前沿洞察与实战干货，以技术共创探索 AI 落地新路径。
去哪儿旅行研发工程师刘洋已确认出席 “Agentic Engineering” 专题，并发表题为《智能体平台助力运营提效 1 万 PD：规模化落地与治理经验》的主题分享。传统研发模式在运营场景下面临长尾需求多、开发成本高、ROI 不成立的问题。低代码形态的智能体平台有效降低了 AI 小软件的构建门槛，使非技术人员也能参与应用搭建。在智能体平台的搭建过程中，他们重点解决了性能与并发、稳定性与升级治理、Agent 可观测等平台级难题，并通过三个典型应用验证了智能体平台在规模化落地中的价值。本次演讲将重点分享智能体平台建设过程中的落地成果与治理经验。
刘洋，现就职于去哪儿旅行基础架构部门，负责智能体平台相关建设：智能体平台基建、Agent 可观测基建、推动产运同学基于智能体平台落地 AI 小软件；同时负责 AI CR 系统搭建，支撑公司 95% 以上代码评审场景。她在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲
为什么要重构运营
运营现状与痛点分析
AI 小软件的价值与未来想象空间
支撑规模化落地的黄金组合：智能体平台 + 飞书
2. 智能体平台建设
平台整体规划与架构设计
性能与并发优化策略
稳定性保障与升级治理方案
Agent 可观测体系建设
3. AI 小软件典型应用案例
成熟业务中的体系化落地实践
运营同学主导的工作流型应用搭建
产研同学构建的复杂 Agent 应用
4. 落地效果与成果
年化提效超 1 万 PD，覆盖 100% 三级 Bu
产运团队独立维护 AI 小软件的能力培养
5. 经验总结
在选场景、搭工具、提指标、拿价值这个过程中的一些可复用经验及踩坑指南
6. 未来展望
这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
智能体平台采用双系统架构：一方面是公司内部自研平台，具备高度稳定性和可控性，能够无缝集成内部组件；另一方面是开源平台，用于快速拥抱 AI 社区的最新能力。由于内部研发资源有限，开源系统作为补充，其低可控性带来了一定的维护和升级成本。
开源产品在技术选型和落地过程中，并非开箱即用的成熟系统，需结合业务实际进行深入调研和适配优化，可能涉及对开源代码的修改。我们坚持“最小化改码”原则，优先通过增量开发和外层封装，减少对原生代码的改动，降低升级风险和成本。
开源系统在高流量和复杂调用场景下，可能存在性能瓶颈，如页面卡顿等体验问题。为此，我们系统性梳理了平台调用链路，制定并实施多项性能优化策略，保障系统稳定和高效响应。
演讲亮点
双系统架构实践：结合公司自研平台与开源智能体平台，兼顾稳定性与快速迭代，解决复杂运营场景的技术挑战；
平台级性能与治理优化：针对高并发和复杂调用链路，设计并实施了性能提升、升级治理和系统稳定性保障方案；
Agent 可观测体系建设：打造覆盖多平台的统一可观测方案，提升平台调试、监控和运维能力；
典型 AI 小软件应用落地：通过三个真实业务案例，展示智能体平台在不同角色和场景中的规模化应用与价值释放；
低代码赋能非技术人员：推动运营团队自主构建和维护 AI 小软件，提升整体运营效率，实现万级提效。
听众收益
运营团队：一种通用的 AI 提效方法及配套工具
AI Infra 团队：了解智能体平台建设体系，及如何大规模落地
研发团队：了解一套提效 60% 的新研发模式，及 AI 落地场景挖掘思路
除此之外，本次大会还策划了Agentic Engineering、多模态理解与生成的突破、记忆觉醒：智能体记忆系统的范式重塑与产业落地、具身智能与物理世界交互、Agent Infra 架构设计、AI 重塑数据生产与消费、AI 原生基础设施、AI 驱动的技术债治理、小模型与领域适配模型、大模型算力优化、Agent 可观测性与评估工程、AI for SRE等 20 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 100+资深专家在 QCon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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