专场出品人：肖然
Thoughtworks中国区总经理
自2008年加入Thoughtworks以来，肖然深入参与全球数字化转型项目，系统学习并应用敏捷精益方法。在与业界思想领袖如Martin Fowler、Jim Highsmith等人的深度交流中，探讨了数字化产业的挑战与机遇。 在生成式人工智能快速发展的当下，肖然带领团队专注于帮助企业提升认知、寻找高价值应用场景。近期也作为主题嘉宾受邀参加HSBC、招行、民生、中债登等合作伙伴人工智能相关内部研讨和分享活动。
专场：Agentic AI 应用与实践
专场以“Agentic AI技术的场景化落地与价值延伸”为核心，从技术架构、行业适配、工程化落地三个维度递进呈现实践逻辑：先聚焦多智能体技术的底层能力，通过框架搭建与动态工具插值推理等核心技术，实现智能体从辅助执行到自主决策虚拟AI投研部；再针对传统企业数智化痛点，以Agentic AI与业务技术的融合架构破解工具孤岛等问题，形成覆盖多行业的降本增效价值闭环；最后围绕智能体平台赋能AI小软件规模化应用运营，依托“开源+自研”基建搭建平台，完整展现了Agentic AI从平台赋能，到场景深化的全链路实践路径。
赵泽伟
agentUniverse——以多智能体技术构建虚拟AI投研部
蚂蚁财富 智能投研架构师
蚂蚁财富智能投研架构师、agentUniverse多智能体框架架构师，曾先后任职于阿里集团业务平台事业部和蚂蚁财富投研团队。 近年来专注于金融投研领域与大模型应用技术领域，致力于将两者有机结合，探索AGI在金融与泛金融场景中的新应用与可能性。
随着大模型与智能体技术的快速发展，越来越多的优秀产品和应用技术在金融垂类场景上涌现出来。过去一两年中，包括蚂蚁集团在内的探索者主要致力于利用大模型和多智能体技术来辅助金融分析师提高日常工作效率，涵盖信息搜集、记录会议、初步分析和报告撰写等环节。今年以来，蚂蚁投研团队开始将重心转向扩展智能体的决策范围，让AI能够感知市场动态、产出投资观点、配置资产组合、输出交易信号等。本演讲将与大家分享蚂蚁投研技术团队近年来在投研智能体技术方面的探索与沉淀，并介绍当前在构建“虚拟AI投研部”方面的最新进展。
内容大纲
1. 基于多智能体技术的投研智能助手案例
2. DITR动态工具插值推理技术介绍
3. 虚拟AI投研部设计与落地实践
4. agentUniverse多智能体框架介绍
听众受益
通过本次分享，听众可以获取蚂蚁投研技术团队在智能体搭建、工具构建以及大模型应用效果的提高方面的实践经验，同时能完整地了解在垂直专业领域上大模型和多智能体技术的解决方案的落地案例，以及金融投研与AI相结合的前沿探索。
邱娟
融合BOAT与Agentic AI的传统企业数智化转型实践
Thoughtworks 数智化转型专家
专注于为拥有庞大研发部门的企业提供AIGC、工程效能、企业架构及产品创新方面的数字化转型咨询服务。加入Thoughtworks之前，曾在全球知名的金融科技（Fintech）公司FIS任职，专注于金融科技解决方案与产品的研发。此外，还拥有一段成功的创业经历，期间带领团队开发了一系列先进的数智化客户体验产品，并服务于多家顶级金融机构。
在数智化浪潮下，传统企业面临工具分散、流程断裂、AI落地“重技术轻价值”的普遍困境，多数转型陷入“投入高、回报慢”的僵局。Gartner提出的BOAT架构（业务编排自动化技术）解决了“流程贯通”难题，而麦肯锡验证的Agentic AI则实现了“智能决策”突破——两者融合，正是传统企业打破数智化困局的关键。本演讲将从业务价值视角出发，拆解BOAT与Agentic AI的融合逻辑，分享可落地的分阶段建设路径，结合金融、能源等行业真实案例，说明如何通过“流程编排+智能协同”构建数智化底座，让技术从“部门级效率提升”升级为“企业级价值创造”，助力传统企业低风险、高回报完成数智化转型。
内容大纲
1. 传统企业数智化的困局与破局点
1.1 普遍痛点：工具孤岛、流程断裂、AI落地难见价值
1.2 破局关键：BOAT与Agentic AI的融合必然性
1.3 核心共识：数智化的本质是“业务价值驱动”而非“技术堆砌”
2. 技术双驱：读懂BOAT与Agentic AI的融合逻辑
2.1 两大技术核心解析
2.1.1 BOAT：整合多工具、贯通端到端流程的“协同中枢”
2.1.2 Agentic AI：执行复杂任务、实现主动决策的“智能引擎”
2.2 融合架构的四大业务突破
2.2.1 从“局部自动化”到“端到端智能贯通”
2.2.2 从“被动执行”到“主动学习与决策”
2.2.3 从“IT主导”到“业务自驱+人机协同”
2.2.4 从“粗放部署”到“精准可控+风险规避”
2.3 直接价值：降本、增效、控险、提信的价值闭环
3. 落地路径：传统企业量身定制的分阶段建设方案
3.1 核心架构：“1个协同中枢+5大能力支柱”
3.1.1 协同中枢：业务流程智能编排引擎
3.1.2 五大支柱：企业连接、智能驱动、低代码开发、闭环评估、全流程监控
3.2 分阶段落地策略（低风险进阶）
3.2.1 阶段一（3-6个月）：试点突破——高价值小切口验证
3.2.2 阶段二（6-9个月）：全面推广——从“点”到“线”贯通核心业务链
3.2.3阶段三（长期）：持续优化——从“流程智能化”到“业务智能化”
3.3 关键保障：破解四大核心顾虑（旧系统兼容、AI质量可控、员工适配、预算可控）
4. 案例实证：行业落地成效与实践启示
4.1 金融企业：流程数字化效率提升300%，交付成本降低60%
4.2 能源企业：跨系统流程贯通，项目周期从年缩短至数月
4.3 产业互联网案例：开发速度提升300%以上
5. 总结与展望：数智化转型的长期价值
5.1 核心总结：融合架构是传统企业数智化的“最优解”
5.2 未来方向：从“企业内协同”到“跨生态智能协作”
内容大纲
1. 传统企业数智化的困局与破局点
1.1 普遍痛点：工具孤岛、流程断裂、AI落地难见价值
1.2 破局关键：BOAT与Agentic AI的融合必然性
1.3 核心共识：数智化的本质是“业务价值驱动”而非“技术堆砌”
2. 技术双驱：读懂BOAT与Agentic AI的融合逻辑
2.1 两大技术核心解析
2.1.1 BOAT：整合多工具、贯通端到端流程的“协同中枢”
2.1.2 Agentic AI：执行复杂任务、实现主动决策的“智能引擎”
2.2 融合架构的四大业务突破
2.2.1 从“局部自动化”到“端到端智能贯通”
2.2.2 从“被动执行”到“主动学习与决策”
2.2.3 从“IT主导”到“业务自驱+人机协同”
2.2.4 从“粗放部署”到“精准可控+风险规避”
2.3 直接价值：降本、增效、控险、提信的价值闭环
3. 落地路径：传统企业量身定制的分阶段建设方案
3.1 核心架构：“1个协同中枢+5大能力支柱”
3.1.1 协同中枢：业务流程智能编排引擎
3.1.2 五大支柱：企业连接、智能驱动、低代码开发、闭环评估、全流程监控
3.2 分阶段落地策略（低风险进阶）
3.2.1 阶段一（3-6个月）：试点突破——高价值小切口验证
3.2.2 阶段二（6-9个月）：全面推广——从“点”到“线”贯通核心业务链
3.2.3阶段三（长期）：持续优化——从“流程智能化”到“业务智能化”
3.3 关键保障：破解四大核心顾虑（旧系统兼容、AI质量可控、员工适配、预算可控）
4. 案例实证：行业落地成效与实践启示
4.1 金融企业：流程数字化效率提升300%，交付成本降低60%
4.2 能源企业：跨系统流程贯通，项目周期从年缩短至数月
4.3 产业互联网案例：开发速度提升300%以上
5. 总结与展望：数智化转型的长期价值
5.1 核心总结：融合架构是传统企业数智化的“最优解”
5.2 未来方向：从“企业内协同”到“跨生态智能协作”
刘洋
重构运营力：智能体平台驱动的创新与提效
去哪儿旅行 基础平台团队高级研发工程师
负责公司智能体平台相关建设
搭建生产级智能体平台 Dify 服务
搭建生产级智能体可视化平台 Langfuse 服务
公司内部智能体平台 Qmoss 迭代开发
灵活运用智能体平台搭建企业内部 AI 小软件，提高运营效率
搭建生产级智能体平台 Dify 服务
搭建生产级智能体可视化平台 Langfuse 服务
公司内部智能体平台 Qmoss 迭代开发
灵活运用智能体平台搭建企业内部 AI 小软件，提高运营效率
1. 通过 AI 多场景探索事件，找到了一条高 ROI 的落地领域，助力产运提效
2. 在公司执行 “AI 小软件”战略，促进产运研等各角色拥抱 “AI 小软件”
3. 建设 “自研 QMoss + 开源 Dify” 相结合的智能体平台基建，配合飞书实现了一套全新的低代码、低门槛研发流程。非技术人员也能很快上手
4. 最终在公司规模看落地，年化产运提效超过 1 万 PD
内容大纲
1. AI 小软件战略背景
1.1 什么是 AI 小软件，具象展示
1.2 AI 小软件的想象空间有哪些
1.3 AI 小软件的特征 & 价值分析
2. 支撑 AI 小软件规模化落地的黄金组合：智能体平台 + 飞书
2.1 一套全新的研发流程，如何做到比传统研发流程，提效超 60%
2.2 AI 小软件门槛大幅降低，助力产运角色快速上手，引爆全司 AI 小软件战略
3. 智能体平台建设
3.1 能力地图，智能体平台布局
2. 在公司执行 “AI 小软件”战略，促进产运研等各角色拥抱 “AI 小软件”
3. 建设 “自研 QMoss + 开源 Dify” 相结合的智能体平台基建，配合飞书实现了一套全新的低代码、低门槛研发流程。非技术人员也能很快上手
4. 最终在公司规模看落地，年化产运提效超过 1 万 PD
内容大纲
1. AI 小软件战略背景
1.1 什么是 AI 小软件，具象展示
1.2 AI 小软件的想象空间有哪些
1.3 AI 小软件的特征 & 价值分析
2. 支撑 AI 小软件规模化落地的黄金组合：智能体平台 + 飞书
2.1 一套全新的研发流程，如何做到比传统研发流程，提效超 60%
2.2 AI 小软件门槛大幅降低，助力产运角色快速上手，引爆全司 AI 小软件战略
3. 智能体平台建设
3.1 能力地图，智能体平台布局
3.2 搭建智能体平台的挑战及解决方案
3.3 Agent 可观测基建
4. 落地效果
4.1 年化提效超 1 万 PD，覆盖 100% 三级 Bu，已有大量产运具备了独自维护 AI 小软件的能力
5. 未来展望
5.1 自然语言生成 AI 小软件，进一步降低建设成本
5.2 AI Infra 的未来发展规划
听众收益
1. AI Infra 团队，如何建设智能体平台并大规模落地
2. 产运团队，掌握 AI 小软件技能，提升工作效率
3. 研发团队，AI 落地的场景挖掘思路，及一套新研发模式
3.3 Agent 可观测基建
4. 落地效果
4.1 年化提效超 1 万 PD，覆盖 100% 三级 Bu，已有大量产运具备了独自维护 AI 小软件的能力
5. 未来展望
5.1 自然语言生成 AI 小软件，进一步降低建设成本
5.2 AI Infra 的未来发展规划
听众收益
1. AI Infra 团队，如何建设智能体平台并大规模落地
2. 产运团队，掌握 AI 小软件技能，提升工作效率
3. 研发团队，AI 落地的场景挖掘思路，及一套新研发模式
SECon组委会是由业界多位资深技术专家发起，负责组织技术指导委员会，并和委员会的专家一起挖掘全球软件工程领域的创新技术，同时依托智盟创课国内领先的人才能力提升服务供应商，组织专业的会务服务团队，全面推进会议的顺利落地，保证参会者体验。
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