4 月 16 至 18 日，由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的QCon全球软件开发大会·北京站（2026）圆满落地。为期三天的盛会共吸引了超过 2000 位开发者、技术专家与行业从业者齐聚一堂，共话前沿技术趋势与产业落地实践，现场交流热烈、思想碰撞不断。
本次大会邀请到来自腾讯、阿里巴巴、蚂蚁集团、火山引擎、字节跳动、快猫星云、华为、百度、地瓜机器人、北银金科、白海科技、哔哩哔哩、菜鸟集团、滴滴出行、阶跃星辰、京东、科大讯飞、快手、蓝耘科技、乐享科技、良仓孵化器、联想、美团、美图、小米、网易、平安科技、去哪儿旅行、清程极智、智谱、云深处科技、腾讯云、容联云、58 同城、无问芯穹、小雨机器人、蔚来、趣丸科技、小红书、好未来、亚马逊云科技、易点天下、质变科技 (MemoryLake)、记忆张量、Agents 特区、Bosch 集团、ColaOS 、Dify.AI、eBay、Elastic、EvoMap、MongoDB、PayPal 、Shopee、Snowflake、TiDB、Toco、VAST、vivo、Ubiquiti、Zilliz、哈尔滨工业大学、清华大学、北京科技大学、北京邮电大学、中科院软件所等 60 余家海内外知名企业与科研机构的 120 余位专家与实践者同台分享。他们围绕热门智能体体系、底层支撑体系、工程实践与产业场景落地等主题展开深入探讨，共同勾勒未来软件与智能共生的发展图景。
洞察前沿趋势 释放 AI 价值
在大会开场致辞中，极客邦科技总编辑赵钰莹表示，当下已进入超级智能体时代，企业 AI 应用正迈入规模化落地关键阶段，需聚焦五大高价值场景、依托工程化与多智能体架构实现落地，并通过适配组织人才变革，推动 AI 成为产业重构与业务增效的核心生产力。
她表示，AI 正从被动对话机器人，升级为可自主设定目标、调用工具、协同完成任务的超级智能体，成为产业落地与业务重构的核心执行者。企业 AI 应用已进入规模化落地的关键分水岭，选对场景是成败核心。她基于近千份案例总结出效率提升、风险管控、精准决策、全链路协同、合规保障五大高成功率场景，均具备刚需、数据可及、价值可量化、落地门槛低的共性。金融、零售、能源、制造等行业已有标杆实践，单点 AI 改造效果有限，全链路协同才能放大价值。
她进一步提炼出可复用的落地范式：场景层面围绕降本、增效、增收、控险建立量化指标；智能体平台采用多智能体架构，遵循感知—规划—执行—反思闭环，以知识图谱等抑制幻觉；工程化是 AI 从演示走向生产力的关键，企业必须夯实数字化基建；数据层面多模态数据与反馈闭环支撑持续迭代；合规上坚持本地部署、数据不出域，兼容国产软硬件。
在组织与人才方面，她基于调研指出，AI 正重构工程团队与职业路径：团队规模收缩、人效提升，测试、UI 等岗位缩减，智能体架构师、算法与架构人才价值凸显；技能重心转向架构、AI 调优、数据治理与业务理解，全栈复合化成为标配。组织走向扁平化、小型化、AI 专项化，AI 暂未大规模替代人才，主要替代低价值执行工作，未来一人 + 多智能体将降低创业门槛，推动行业在技术平权中重构格局。
主题演讲精彩回顾
黄东旭《自主系统的时代》
TiDB 联合创始人兼 CTO 黄东旭在《自主系统的时代》主题演讲中表示，大模型带来载体级变革，代码从思考载体变回执行载体，软件构建转向目标 - 上下文 - 约束框架，人机协同与多 Agent 成为主流，软件形态从静态走向意图驱动、市场向人机两极分化，未来将迎来低门槛、高灵活的软件 “寒武纪大爆发”。
黄东旭认为，传统软件构建模式已发生根本性转变，Coding 问题已基本解决，Software 重构才刚刚开始。过去软件围绕代码展开思考与设计，而未来软件生产将以目标、上下文、约束为核心框架，人类应专注定义目标与规则，把执行与迭代交给智能体。当前行业普遍存在目标思考不清晰的问题，而优化上下文、管控约束边界，正成为软件生产效率提升的关键方向。
他将人与机器的协同模式总结为：人类负责高熵低频决策，Agent 承担低熵高频执行。他强调，单一 Agent 难以完成复杂工程，必须构建多智能体网络，通过明确规范与标准保障代码质量，并选用高智商模型支撑长程复杂任务。实践已证明，纯黑盒、无人工介入的百万行级基础软件开发已成为现实，传统软件工程中的复杂性管理、需求分析等核心思想依然有效。
更进一步地，软件形态正从静态固定走向意图驱动，UI 与交互不再是核心接口，用户意图才是新一代软件的真正入口。黄东旭提到，UNIX 哲学与体系正迎来复兴，其灵活组合、动态生成软件的特性，与 Agent 时代的需求高度契合。
他指出，未来软件市场将从纺锤形结构向两极分化，创新与资本将集中在靠近人与靠近机器两大方向。在靠近人的一端，软件将更注重情绪价值、交互体验与传播能力，以结果为核心评价标准；在靠近机器的一端，基础软件将从面向人类开发者转向面向 Agent 设计，并诞生全新的 Agent 体工程学，追求最小工具摩擦、最大化信息密度、充分信任模型能力。
韦韬《自主智能体兴起与安全范式重塑》
蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官韦韬博士在主题演讲中指出，从通用智力引擎到自主智能体闭环，生产力已完成代际跃迁。但原生架构漏洞引发系统性风险，传统安全体系根本性失效。唯有构建基于 HOP、NbSP、OVTP、ARCP 四大原生安全范式的全栈纵深防护体系，才能实现 AI 安全的确定性收敛，支撑自主智能体产业的健康可持续发展。
韦韬表示，当前我们已正式跨过自主智能体的质变奇点，进入 “AI 机车时代”。大模型作为人类首个通用智力引擎，结合自主编码、纠错、修正的闭环能力，将带来百倍级生产力跃升，推动生产模式从 “手工艺开环” 转向 “工业化闭环”。但同时，自主智能体已暴露出系统性安全危机，主流 AI 工具接连发生生产环境删库事件，去年已有 1/8 的全球数据因 AI 泄露。传统零信任、RBAC 等安全模型全面失效，无法应对开放动态命令执行、无边界上下文暴露两大 AI 原生超危漏洞。
他进一步将 AI 原生安全重构归纳为四大核心范式：NbSP 零越范式筑牢全栈机制防线，解决内存安全根源问题；OVTP 可溯范式推行任务级工单体系，实现操作全链路管控；HOP 高阶程序范式用业务规约约束 AI 行为，实现输出确定性收敛；ARCP 攻击回报范式通过 “-1Day 防御” 重塑攻防经济平衡。
此外，韦韬还提到，四大范式依托安全平行切面技术与星绽 OS 落地，前者可无侵入式管控系统数据流，后者在编译时消除高危漏洞。目前 AOTA 平行切面联盟已有 31 家企业参与，金融、运营商等行业已完成实战验证。
阎栋《模型之外 Outside LLM》
Bosch 集团首席 AI 科学家阎栋博士在主题演讲中引用维特根斯坦的著名论断“世界是事实的总和，而非事物的总和”来阐述模型跟外部世界的分界线。
今天的 LLM，仅掌握可符号化的“事物”，无法锚定组合的 / 动态的“事实”。因此，LLM 想要对现实世界产生影响，“模型之外”的脚手架不可或缺。未来世界是 LLM 与代码、基础设施、制度、人类共同构建的完整系统。他将大模型工程方法论归纳为三个并行阶段：Prompt Engineering 依赖“魔法词”、Context Engineering 通过 RAG、记忆系统解决信息注入，当前版本的 Harness Engineering 则构建了包含上下文管理、工具调用、流程编排、状态维护、反馈评估、故障回滚的六层脚手架，将大模型从 “黑箱问答机” 转化为可管控的生产系统。
近年来，基于 CHC 理论（人类智商测试的理论基础）的测试发现，虽然 LLM 的晶体智能表现突出，但流体智能还差强人意。这是表现在，虽然 LLM 虽然凭借海量人类数据（既包括训练时用来更新权重的，也包括推理时用来填充上下文的）在依赖知识 / 技能的各类任务上表现突出，但在面对人类尚无解决经验的全新问题上常常一筹莫展。这种表现，部分可能是由于 LLM 作为一种跟自然进化的人类完全不同的智能物种，“训推分离”的范式使其在面对全新问题时，无法通过快速的试探和观察获得对底层规律的认知，从而严重的限制了其性能。
更进一步地，阎栋探讨了 Scaling Law 受阻之后，通向 AGI 的另外两条可能得技术路径：LLM+ 遗传算法和世界模型。LLM+ 进化算法方兴未艾，未来如何发展还充满了不确定性；而世界模型自 2018 年被正式提出以来，已历经五波浪潮，技术范式仍未收敛，在自动驾驶、机器人领域的应用也面临其他技术路线的强力竞争。未来想要通向 AGI 还要解决“规划 - 动作”合一的挑战。
最后，他希望大家都更深入的思考个体自身和 AI 的关系，不应因为自己不掌握模型的训练，就简单的把这种深刻思考交给模型公司掌舵人，这对于人类的未来是非常危险的。
圆桌对话：OpenClaw 之后：AI 系统正在“失控”还是“进化”？
大会首日，在主论坛的压轴圆桌环节中，围绕“OpenClaw 之后：AI 系统正在“失控”还是“进化”？”主题，TiDB 联合创始人兼 CTO 黄东旭、蚂蚁集团开源技术委员会副主席王旭博士、 Agents 特区创始人马驰（瑞典马工）、蚂蚁集团天宸实验室主任刘焱四位嘉宾围绕 AI 发展、应用、安全与责任等议题展开深入交流。
在讨论中，黄东旭认为，“那个我们所围绕的、作为核心思考载体的“代码时代”已经结束了。软件的生产实现民主化”。王旭针对当前大模型发展提出：“Agent 之间的代码协作，是"Agentic Open Source” 还是「硅基软件工程学」?” 马驰（瑞典马工）谈到，“智能体是我的同事和下属，我的职责是应用工程管理学让他们在预算和时间限制下完成复杂任务。刘焱也从开发者管理视角，对 AI 应用给出建议：“给大模型足够的工具，它会比你想象的还要能干。”
最后，嘉宾们认为，Agent 所带来的生产力提升，在大幅推动软件能力发展的同时，也带来了潜在的失控风险。面对安全合规要求与关键行业的高可靠性需求，我们不能简单排斥 Agent 技术的演进，而应同步构建与之适配的治理与工程体系。面向 Agentic 时代，软件工程需要系统性进化，预计未来 12–36 个月内，随着模型能力持续成熟，软件工程将迎来新一轮范式升级与发展新阶段。
全栈专题呈现 洞见技术未来
分论坛方面，本次大会共策划了 25 个覆盖 AI 工程化全链路的深度专题，内容覆盖热门智能体体系、核心 AI 技术、底层基础设施，涵盖各类工程实践与多行业场景落地。您所关心的每一个工程化议题，几乎都能在这里找到答案。
专题体系涵盖：AI for SRE、具身智能与物理世界交互、Agent Infra 架构设计、AI 时代的“超级团队”、下一代交互架构：LUI 与 GUI 的融合、智能体安全实践：可控与可靠、“企业级 OpenClaw”来了！解锁 Snowflake Cortex AI 超能力 Lean Coffee 实战工坊、Agentic Engineering、AI 重塑数据生产与消费、AI 时代的用户界面之争、Agent 可观测性与评估工程、AI 驱动的技术债治理、从软件工程到 AI 工程、企业级 Agent 知识检索与平台工程实践解决方案专场、大模型算力优化、智能化测试与质量内建、记忆觉醒：智能体记忆系统的范式重塑与产业落地、AI 原生基础设施、Coding Agent 驱动的研发新范式、AIGC 视觉生成技术的产业级应用、OpenClaw 生态实践、Agent Ops：运维新生产力、小模型与领域适配模型、Agent in Practice：千行百业的 Agent 实践、多模态理解与生成的突破。
共筑生态共赢，展区联动亮点纷呈
除高质量技术分享外，大会展区同样人气高涨，众多技术厂商带来 AI 应用、开发工具、云服务平台等最新成果展示与互动体验，让前沿技术可感可及。
本届 QCon 北京的成功举办，离不开众多合作伙伴的鼎力支持。
大会特别感谢 Snowflake、MongoDB、Elastic、快递 100、Cloudflare、容联云、IPIP 对本届大会的倾情赞助，同时感谢众多社区和媒体伙伴的支持。正是因为有这样一群与开发者同行的伙伴，QCon 才能持续成为推动技术创新与工程落地的核心舞台。
携手再出发，6 月 AICon 上海见
随着 2026 QCon 北京站顺利收官，技术探索的热度将接力至 6 月上海 AICon。期待与更多开发者再相聚，共赴智能时代的下一程探索。
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