Agent 会不会写代码，已经不是 2026 年开发者最关心的问题。
更难的问题是：它能不能在真实系统中持续工作？出了错能不能定位？权限能不能收住？成本能不能算清？生成的代码能不能维护？一个能在演示中完成任务的 Agent，距离真正进入生产环境，还有多少工程问题要解决？
过去一年，大模型的能力继续向推理、工具调用、多模态和长任务延伸，开发重心也随之发生变化。团队开始从单次调用模型，转向设计 Agent 的上下文、工具、执行环境和反馈回路；从关注一次回答是否正确，转向评估完整任务轨迹、异常恢复和长期稳定性；从追求更强的单一模型，转向根据质量、延迟和成本进行多模型调度。
软件开发也在改变。Coding Agent 正从代码补全工具走向可以理解代码库、调用工具、运行测试和完成复杂任务的工程协作者。工程师需要思考的，不再只是如何写出更多代码，还包括如何描述目标、设计约束、建立验收标准，并让人能够理解、检查和接管 Agent 的工作。
这些变化正在把 AI 开发带入更深的工程区。OpenAI、Google Cloud 和 Anthropic 近期公开的工程实践，都把上下文管理、Agent 评测、安全边界、成本控制和人机协作列为生产落地的重要问题。
2026 年 12 月 18 日至 19 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会将在北京新云南皇冠假日酒店举行。我们希望邀请正在解决这些问题的一线专家、技术负责人和产品实践者来到现场，分享已经发生在真实业务中的经验。
今年年底，我们关注这 12 个方向
本届 AICon 北京站设置 12 个专题，覆盖模型能力、推理基础设施、Agent 工程、软件研发、产品设计和商业化实践。
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Post-Training Engineering｜数据、奖励与模型能力塑造
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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，讨论如何建立数据、训练、评测、灰度和回滚的工程闭环。
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多模型推理与算力调度实践
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关注模型路由、KV Cache、批处理、并发调度、GPU 利用率、弹性伸缩与故障切换，讨论如何在质量、延迟、成本和安全之间作出选择。
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Knowledge Engineering｜让 Agent 理解企业
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关注企业语义、知识图谱、多模态知识解析、RAG、GraphRAG、Context Engineering、长期记忆与知识治理，让 Agent 能够理解业务概念、约束条件和行动边界。
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Loop & Graph Engineering
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关注任务拆分、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，讨论 Agent 如何安全接入 CRM、ERP、工单及供应链等业务系统。
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智能体评测与生产可靠性探索
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关注真实业务评测集、Tracing、Replay、回归测试和质量 SLO，也关注长任务中断、重复执行、状态污染、工具失效、人工接管及业务补偿。
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Agent Security｜身份、权限与行动安全
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关注 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。
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AgentOps｜企业 Agent 全生命周期管理
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关注 Agent 的目录、版本、依赖、部署、监控、回滚与下线，以及模型、Prompt、Skill 和知识变更的统一管理。
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Self-Evolving Agents｜从经验学习到可控进化
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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，也讨论自动评测、灰度发布、退化检测及回滚机制。
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Agentic Software Engineering｜从代码生成到软件交付
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关注 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。
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AI Product Design｜产品、交互与生成式 UI
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关注语音和多模态交互、Computer Use、生成式界面及主动式服务，讨论用户如何表达目标、查看计划、确认高风险行动，并在出错后接管任务。
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AI 原生架构的演进与治理
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关注代码管控、安全约束、成本优化、模型稳定性、CLI 接口和 Skill 规范，讨论企业如何建立可控、可维护的 AI 原生架构。
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AI 产品出海｜产品、增长与商业化实践
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关注市场选择、需求验证、产品本地化、海外获客、定价支付、成本控制和合规，也欢迎团队复盘失败、调整与重新找到增长路径的过程。
我们希望邀请这样的实践者
如果你正在研发、部署或管理大模型及 Agent 系统，并且愿意公开分享其中的技术判断和实践过程，我们期待收到你的议题。
你可以来自模型、算法、数据和推理团队，也可以负责 AI 平台、基础设施、架构、安全、SRE 或软件研发；可以是企业内部的技术负责人，也可以来自开源项目、创业团队和成熟产品团队。
产品经理、设计师和全球化业务负责人同样是本次征集的重要对象。如果你正在探索新的 AI 交互方式，或者已经经历过海外市场选择、产品本地化、商业化及合规问题，也欢迎提交实践。
公司规模和项目知名度不是唯一标准。我们更关心的是：你解决了什么具体问题，为什么选择现在的方案，过程中遇到了哪些意外，哪些判断后来被证明是错的，以及听众可以把哪些经验带回自己的团队。
什么样的议题更容易被选中
AICon 的听众以具有 5 至 8 年工作经验的技术骨干和技术管理者为主。一场好的演讲，需要让他们在 40 分钟内获得能够理解、判断和复用的信息。
我们尤其欢迎以下内容：
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已经在真实用户、业务流程或生产系统中运行的案例；
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包含方案选型、架构设计、技术细节和关键取舍的复盘；
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能够说明任务成功率、质量、成本、延迟、稳定性或业务效果的数据；
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对失败、退化、事故、回滚和人工接管过程的诚实总结；
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对当前技术边界有清楚判断，不过度包装模型和 Agent 的能力；
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尚未公开分享过，或者相较于过往版本更新了 80% 以上的内容。
AICon 不接受以产品宣传为主要目的的演讲。产品可以出现在案例中，但演讲需要回答工程问题，并说明方法、条件和结果。
内容委员会
目前，张铭、江鹏、周俊担任本届大会联席主席。杨杰、程岩、陈舒、余瑶、刘中兵、郑洋飞担任专题出品人，将与组委会共同参与专题策划和内容建设。联席主席、专题出品人与演讲嘉宾是不同角色。后续通过评审的演讲议题及讲师信息，将陆续在大会官网公布。
投稿方式
演讲时长为 40 分钟，包括现场提问环节。
提交时请准备个人简介、演讲题目、200 至 300 字演讲摘要、结构化提纲、实践痛点、议题亮点和听众收益。摘要中建议写清问题背景、方案选择、技术细节、实施效果及可公开的数据。议题通过评审后，组委会将通过邮件发送正式邀请函，并与讲师继续打磨内容。
大会时间：2026 年 12 月 18 日至 19 日
大会地点：北京新云南皇冠假日酒店
大会官网：https://aicon.infoq.cn/2026/beijing/
议题提交：填写 AICon 北京站议题申请
如果你已经把 AI 做进真实业务，经历过那些演示中看不到的问题，欢迎把这段实践带到 AICon。
我们在北京等你。