AICon 北京 2026 启动议题征集，聚焦 AI 生产落地的 12 大工程方向

一句话结论

AICon 北京 2026 征集议题，明确 12 个工程方向以解决 AI 真实生产落地中的可靠性、安全与成本等核心工程问题。

关键要点

• 大会设定 12 个专题方向，覆盖模型后训练、多模型推理调度、知识工程、Agent 安全与评测、Agentic 软件交付及 AI 产品出海等生产链路环节。
• 演讲要求聚焦已在真实业务或生产系统中运行的案例，须包含方案选型、架构设计、技术细节与关键取舍的复盘，并呈现任务成功率、成本、延迟、稳定性或业务效果等可量化数据。
• 内容委员会明确拒绝以产品宣传为主要目的的演讲；产品仅可作为案例背景出现，核心必须回答工程问题并说明方法、条件和结果。
• 每场演讲时长固定为 40 分钟，包含现场提问环节，提交材料须包含 200 至 300 字摘要、结构化提纲、实践痛点、议题亮点及听众收益。
• 面向具有 5 至 8 年工作经验的技术骨干和管理者，要求演讲内容在 40 分钟内提供可理解、可判断、可复用的技术信息，且未公开或内容更新超过 80%。

背景与事实

AICon 全球人工智能开发与应用大会北京站定于 2026 年 12 月 18 日至 19 日在北京新云南皇冠假日酒店举行。当前大模型能力持续向推理、工具调用、多模态和长任务延伸，开发重心已从单次模型调用转向设计 Agent 的上下文、工具、执行环境和反馈回路。团队不再只关注单次回答的准确性，而是评估完整任务轨迹、异常恢复和长期稳定性，同时根据质量、延迟和成本进行多模型调度。Coding Agent 正从代码补全工具演进为能理解代码库、调用工具、运行测试和完成复杂任务的工程协作者，工程师的角色扩展为描述目标、设计约束、建立验收标准，并使人能够理解、检查和接管 Agent 的工作。

本届大会设置 12 个专题方向：Post-Training Engineering 关注任务轨迹与合成数据、SFT、偏好优化、RFT、RLVR、Reward Model、模型蒸馏及领域小模型，旨在建立数据、训练、评测、灰度和回滚的工程闭环；多模型推理与算力调度实践聚焦模型路由、KV Cache、批处理、并发调度、GPU 利用率、弹性伸缩与故障切换，在质量、延迟、成本和安全间做权衡；Knowledge Engineering 涵盖企业语义、知识图谱、多模态知识解析、RAG、GraphRAG、Context Engineering、长期记忆与知识治理；Loop & Graph Engineering 涉及任务拆分、节点契约、多 Agent 协作、动态路由、状态管理、人工审批和失败恢复；智能体评测与生产可靠性探索包含真实业务评测集、Tracing、Replay、回归测试、质量 SLO，以及长任务中断、重复执行、状态污染、工具失效、人工接管及业务补偿；Agent Security 覆盖 Agent 身份、委托关系、最小权限、临时凭证、MCP 信任机制、提示注入防护、敏感数据保护、人工审批和全链路审计；AgentOps 管理 Agent 的目录、版本、依赖、部署、监控、回滚与下线，统一管控模型、Prompt、Skill 和知识变更；Self-Evolving Agents 关注经验记忆、Prompt 与 Skill 优化、工作流搜索、反馈学习和自修改 Agent，配套自动评测、灰度发布、退化检测及回滚机制；Agentic Software Engineering 推进 Spec 驱动开发、研发 Agent 协作、代码库上下文、自动测试、质量门禁、遗留系统改造、安全漏洞和技术债治理；AI Product Design 探索语音和多模态交互、Computer Use、生成式界面及主动式服务；AI 原生架构的演进与治理聚焦代码管控、安全约束、成本优化、模型稳定性、CLI 接口和 Skill 规范；AI 产品出海覆盖市场选择、需求验证、产品本地化、海外获客、定价支付、成本控制和合规。内容委员会由张铭、江鹏、周俊担任联席主席，杨杰、程岩、陈舒、余瑶、刘中兵、郑洋飞担任专题出品人。

影响分析

对中文开发者与从业者而言，本次议题征集明确传递出一个判断：AI 落地的瓶颈已从模型能力转移至工程系统能力。这一判断意味着企业的技术投入重点需从单纯追逐模型参数，转向构建可审计、可回滚、成本可控的 Agent 基础设施，从业者需补齐在 AgentOps、安全边界、评测体系与多模型调度方面的工程经验。从影响层面看，AI 工程化将形成独立的技术栈和人才需求，SRE、安全、架构与数据岗位需深度参与 AI 系统设计，而非仅由算法团队主导。

适用边界

上述结论适用于已在大模型及 Agent 系统上开展生产级研发、部署或管理的企业与个人，尤其适合面向 B 端业务、具备完整生产链路的团队；对于仍处于模型调用原型验证阶段、尚未构建工程闭环或主要关注单一模型性能优化的场景，本次征集强调的生产可靠性、成本核算、权限收束与业务补偿等议题不适用。

孤本观察

从 12 个专题的命名与内容分布可判断，主办方已将 Agent 视为独立于模型与应用的第三层工程对象，其评测、安全、运维与生命周期管理被系统性纳入技术议程，而非仅作附加议题。

来源：InfoQ 中文 AI