得物技术在 AICon 关于大模型与 Agent 技术实践分享来袭！

公众号名称：得物技术

作者名称：得物技术

发布时间：2026-05-29 18:30

AICon 全球人工智能开发与应用大会是聚焦人工智能与大模型的技术盛会，面向对 AI 与大模型充满兴趣的资深工程师、技术管理者与企业决策者。​Agentic 企业时代已经到来，AI 已不再只是工具，而是从根本上重塑组织形态与运作方式，带来前所未有的技术与组织双重转型。​本届 AICon 顺应趋势，聚焦大模型训练与推理、AI Agent、研发新范式与组织革新，深入探讨如何构建可信赖、可规模化、可商业化的 Agentic 操作系统。​大会将从技术深度、商业洞察与组织变革三维价值出发，既为开发者呈现前沿实践，也为管理者与决策者提供战略参考。

得物在 AI 领域持续深耕，从推荐系统 AI Harness、智能客服 Agent 工程，到多场景排序大模型，积累了丰富的技术实践经验。本次 AICon 2026，得物三位技术专家将带来三场专题演讲，深度分享 Agentic 时代的技术创新与规模化落地经验：

• 白忠魏｜得物资深技术专家

• 任巨伟｜得物算法专家

• 吴光亚｜得物算法专家

欢迎大家关注！

专题一：AI 开发生产力重构：Coder to Builder

随着 Coding Agent 与智能开发工具链的快速演进，软件开发正从“人写代码”为中心，转向“人+Agent协作构建系统”的新范式。开发流程不再只是代码实现，而是由 Coding Agent 深度参与需求理解、任务拆解、代码生成、调试验证与交付的全链路。

在这一背景下，程序员的角色正从以实现为导向的 Coder，转变为以问题定义、系统设计与结果负责为核心的 Builder。开发者需要 harness 多个 Agent，完成从问题建模到端到端系统构建的全过程，并沉淀对业务与系统的结构化认知。

这一转型也正在催生“Agent 工程师”等新角色形态，推动软件工程从单点提效，迈向以智能体协作为基础的生产力体系重构。

演讲：《得物_推荐AIHarness_ - 从“狂野代码”到“按目标生产”》

• 演讲嘉宾：

  白忠魏｜得物资深技术专家

• 演讲时间：

  6月27日（周六 ）下午14:00-14:40

• 演讲介绍：

  在推荐系统这样的复杂业务场景中，AI 写的代码往往“能跑”却未必“能用”。​由于推荐工程本身具备典型的 AP 架构特征，链路复杂、反馈滞后、调参高度依赖在线效果，结果受环境波动影响极大，天然带有黑盒属性。​在这样的背景下，推荐业务中的 AI Harness 构建模式，也与传统通用场景下的 Copilot/CP 模式存在天然差异。​本次分享将围绕“让 AI 写的黑盒代码也能安全上线”这一目标展开，重点介绍如何通过 Harness 体系建设，实现需求周期渗透率提升、链路 AI 采纳率提升，以及全链路迭代时长下降。​内容将结合多个真实案例，包括从 PRD 到链路 Harness 的标准化流程与安全围栏建设、工业级可用的混合架构 Agent 设计，以及面向推荐链路特点的 Harness 定向构建实践。

• 演讲提纲：

• 核心：为什么要构建 Harness 围栏？

• 愿景：让 AI 写的黑盒代码也能安全上线

• 痛点：AI 写的代码”能跑”但不一定”能用”

• 核心目标：需求周期渗透率↑、链路 AI 采纳率↑、全链路迭代时长

• 深度缝合：贯穿推荐生命周期的 7 阶段护栏

• PRD 阶段：AI 自动拆解功能 ID 与需求点

• 技术方案：AI 生成 Plan，人类 Leader 审核

• 需求开发：AI 在隔离沙箱内自我修正

• 需求验证：AI 自动补齐单测用例

• 联调阶段：AI 驱动的闭环逻辑验证

• 代码上线：自动回滚与故障自愈

• 效果跟进：AI 学习失败案例，自我进化

• 适合工业的混合智能体架构：Highway & ATV 混合反思架构

• Highway（高速公路）：基于 Intent-Story-Action 的 Flow Engineering，应对 80% 高频重复业务

• ATV（越野模式）：基于 OpenClaw 的 Autonomous Agent，兜底 20% 长尾复杂 Case

• 进化层（Memory）：成功经验自动固化为新 Story

• 总结与展望

专题二：Agent 系统架构与工程化实践

聚焦 Agent 从原型设计、验证迭代到生产落地的全流程链路，深度拆解生产级智能体架构要点，探讨如何构建高可用、易扩展、更安全、可观测的企业级 Harness 系统。

演讲：《从“机械应答”到“服务伙伴”：高可控智能客服的 Agent 工程实践》

• 演讲嘉宾：

  任巨伟｜得物算法专家

• 演讲时间：

  6月27日（周六 ）上午11:20-12:00

• 演讲介绍：

  大模型的爆发式演进，在自然语言理解、生成和推理能力上取得突破，赋予 Agent 动态决策、多任务协同和拟人化交互能力，推动其从”工具”向”自主助手”演进。​本演讲结合了得物智能客服从传统 workflow 向 AI Agent 端到端解决方案落地过程中的痛点和成功实践经验。​阐述了在高准确率要求和高复杂性的背景下，算法如何通过模型训练、PE 自动化、人类经验对齐、以及对话消息流控制，打造高可控的智能客服 Agent 系统，并拿到了超越当前配置型工作流的效果，在解决能力和回复多样性上达到了和 Top5 人类客服对齐的水平，达到了人力成本降低、用户体验提升的双正向效果。

• 演讲提纲：

• 背景与挑战：智能客服领域Agent落地的必然性与挑战

• 客服Agent多轮协商优化-高可控性PE自动化

• 客服Agent出话决策-RL决策训练实践

• 客服Agent情感温度-人类经验对齐模型蒸馏

• 多轮会话消息流控制-半双工对话逻辑设计

• 总结与展望

专题三：人工智能前沿技术探索

聚焦人工智能核心前沿赛道，锚定定义下一代智能边界的关键技术突破，深度探讨AI for Science、AI Simulation、Sovereign AI、Causal AI、Quantum AI等领域。

演讲：《得物_电商多场景排序大模型：从千万到十亿参数的Scaling Up实践》_

• 演讲嘉宾：

  吴光亚｜得物算法专家

• 演讲时间：

  6月27日（周六 ）下午14:55-15:35

• 演讲介绍：

  针对得物交易推荐“4大核心场景 + 50余个细分场景”的多层级独特生态，本演讲聚焦大模型时代排序模型的Scaling Up挑战。在剖析业界探索的基础上，重点阐述得物如何构建统一的排序大模型，以应对极致的场景异构性。方案通过跨域联合建模与MoE-Transformer融合架构，系统性解决数据、特征及训练推理难题，实现模型从千万到十亿级的平滑扩展。最终在显著提升推荐精准度的同时，为得物数十个差异化业务场景带来了整体的成本控制与业务增长。

• 演讲提纲：

• 背景与挑战：推荐排序模型的Scaling Up困境

• 业界突破Scaling Law的探索与启示

• 得物电商多场景排序大模型统一架构设计（数据、特征、模型结构、训练优化、推理优化）

• 落地效果与关键数据

• 总结与展望

【活动详情请查看】：AICon上海2026_全球人工智能开发与应用大会暨大模型应用生态展_InfoQ技术大会

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