AI产品研发与智能交互
AI 的智能涌现，简化了人机交互复杂度，为产品设计注入了新的活力，同时也对 AI 时代的产品，设计，研发提出来新的要求。本专场以“AI 产品研发与智能交互”为主题，共同探讨在 AI 为产品带来一系列激动人心创新方向的同时——如更接近自然交流形态的人机交互设计，更偏向于意图传达的软件操作逻辑，更积极灵活的流程流转路径等——对产品研发带来的新变化，新需求，和新实践。
AI时代的数据架构
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软件工程的“暗”知识工程
在软件工程日益复杂的今天，传统需求获取的模糊性和知识管理的碎片化已成为制约研发效能与产品质量的关键瓶颈。本专场将深入探讨AI技术如何破解这些难题。我们将分享如何利用大语言模型（LLM）进行需求访谈摘要、用户故事生成与歧义性检测；如何通过智能问答与语义分析，将非结构化的自然语言需求自动转化为结构化的规格说明；同时，我们也将聚焦于知识工程，探索AI如何自动化地从代码、文档、对话中提取、关联和演化领域知识，构建动态知识图谱，实现知识的精准推送与复用，最终构建一个能持续学习与演进、辅助决策的智能型开发组织，全面提升需求理解的准确度、知识流转的效率和软件交付的价值。
从Agent 到Multi-Agent的智能跃迁
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Agent的具身化与物理交互
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Agent开发框架应用与实践
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DataAgent：AI 重塑数据智能
AI 技术正以前所未有的深度重塑千行百业。2025年作为AI Agent元年，数据领域也迎来了颠覆性变革：从传统人工主导的数据研发、分析、决策，跃迁至 AI深度赋能的智能研发、智能分析、智能决策，显著提升了数据全链路的效率与价值。DataDevAgent、ChatBI、DataAgent等创新技术应运而生。
然而，数据智能的规模化落地，在数据资产、知识融合、模型优化、工程实践等层面仍面临诸多挑战。本专场汇聚数据智能领域的顶尖专家，聚焦DataAgent核心技术突破、最佳实践与解决方案、未来趋势与挑战等话题，帮助参与者应对共性挑战，并探索适合自身企业的发展策略和应用场景，激发新的灵感与方向。
然而，数据智能的规模化落地，在数据资产、知识融合、模型优化、工程实践等层面仍面临诸多挑战。本专场汇聚数据智能领域的顶尖专家，聚焦DataAgent核心技术突破、最佳实践与解决方案、未来趋势与挑战等话题，帮助参与者应对共性挑战，并探索适合自身企业的发展策略和应用场景，激发新的灵感与方向。
AI+研发的智能化升级（AI4SE）
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AI时代的软件架构
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Agentic AI 应用与实践
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Vibe coding
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金融场景Agent应用实践
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前端智能化
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模型基建和加速推理
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RAG与AI知识工程技术
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