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网站建设痛点,免费网站排名大全,制作网站公司推荐,dedecms 网站重复文章在 2025 年的今天#xff0c;我们必须承认#xff0c;当我们要构建一个复杂的 AI 系统时#xff0c;仅仅会写“你是一个 XX 专家”是远远不够的。我们面临着更本质的系统工程挑战#xff1a;记忆缺失#xff1a;Agent 如何像人一样拥有“短期记忆”和“长期记忆”#xf…在 2025 年的今天我们必须承认当我们要构建一个复杂的 AI 系统时仅仅会写“你是一个 XX 专家”是远远不够的。我们面临着更本质的系统工程挑战记忆缺失Agent 如何像人一样拥有“短期记忆”和“长期记忆”而不是聊几句就忘检索瓶颈RAG 不仅仅是向量搜索面对海量非结构化数据如何解决多租户、低成本与高精度的不可能三角认知固化真正的智能体AI Scientist能否在任务执行中“自我反思”并动态更新策略而不是机械执行Context Engineering上下文工程正是大模型系统的“RAM”与“前额叶”。为了确保内容的深度与硬核程度在AICon 北京站上我们特邀Zilliz 合伙人 研发 VP 栾小凡担任本专题的出品人。作为 LF AI Data 基金会技术咨询委员会成员并曾在阿里云Lindorm、Oracle 等顶级团队深耕多年的数据库与存储专家他以其深厚的技术视野对议题进行了层层甄选与严苛的质量品控目标只有一个剔除浅层的 Prompt 技巧只交付能支撑 AI 系统理解与推理的工程架构。我们最终锁定了来自金山软件、Zilliz、腾讯、灵犀量子的四位技术专家。他们将从信息流转、湖仓一体、Spec-Coding 到动态认知进化为你拼出一张完整的上下文工程技术地图。欢迎大家扫码报名见证 AI 系统架构的代际升级1金山软件Agent 不是传声筒而是“信息流转”的处理器架构痛点目前的很多 Agent 极其脆弱本质上只是一个“大模型接口的封装”。在面对复杂业务时它们缺乏对信息的“消化”能力——不知道什么该记入长期记忆不知道如何组装短期上下文导致任务执行混乱。嘉宾解法金山软件 AI 产品中心应用落地研发负责人陈斌将从“信息流转的第一性原理”出发分享 Agent 架构设计的工程规范。核心观点Agent 应当从被动的信息处理器进化为能驱动复杂任务的智能力量。关键技术记忆工程规范深入拆解External MemoryRAG/ 工具与Working Memory工作记忆的划分原理。长短期记忆调度探讨在实际业务中如何平衡记忆检索的“速度”与“深度”实现信息的高效流转与智能组装。落地实践分享在金山办公等真实业务场景中打磨出的上下文构建经验。2ZillizRAG 的下半场是 Context Engineering 的基础设施架构痛点RAG检索增强生成已经成为标配但核心挑战已从“这就跑通”变成了“大规模落地”。如何解决 Long Context 带来的昂贵成本如何在多租户场景下平衡写入与查询的放大效应嘉宾解法Zilliz 研发总监兼 Milvus 负责人刘力将带来 Milvus 在 Context Engineering 中的湖仓一体实践。核心观点Informational Context 的核心矛盾在于“质量 vs 数量”。RAG 必须进化解决非结构化数据全生命周期的管理问题。关键技术搜索策略演进既然单纯的向量搜索不够准那就引入混合搜索、ColBERT、聚合搜索等新式方法保证 Context 的“质”。多租户挑战揭秘在海量数据下如何在写入和查询放大间取得平衡实现性能与成本的最优解。湖仓一体闭环展示从 Data Mining 到 Model Training 再到在线服务的非结构化数据生命周期管理方案。3腾讯拒绝模糊需求用“上下文工程 2.0”重构开发流架构痛点企业级开发中最大的内耗来自“需求模糊”和“协作断层”。AI 辅助编程如果只是补全代码无法解决核心的工程一致性问题。如何让 AI 理解整个项目的“上下文”嘉宾解法腾讯资深技术产品专家汪晟杰将带来 CodeBuddy 的落地实战提出 “Spec-Coding”的新范式。核心观点上下文工程 2.0 是将“需求→规则→实现”打通为可闭环链路。关键技术Spec-Coding 引擎利用SpecKit将自然语言需求结构化为任务、约束与验收标准。自动化闭环也就是Rule Engine Context Orchestrator。AI 不再是瞎写代码而是基于工程规则库自动拆解任务、生成代码并执行测试。实效数据实践表明该方案可使开发周期缩短 30%50%显著降低缺陷密度。4灵犀量子迈向 AI Scientist智能体的“自我进化”之路架构痛点通用大模型在面对医学科研等高度专业、长周期的任务时往往表现出“知识固化”和“规划脆弱”。静态的 Prompt 无法应对动态的科研探索AI 需要像科学家一样从失败中学习。嘉宾解法灵犀量子医疗科技总经理王则远博士将分享一种前沿的 AI Scientist 架构聚焦于“动态上下文优化”。核心观点从In-Context Learning进化到In-Task Learning。建立一个随任务进程自适应更新的“行动手册”。关键技术“模式探索 - 过程反思”双循环这是一个元认知系统。在线挖掘高价值行动模式离线对失败路径进行因果归因Process Reflection。动态重规划规划器Planner不再是一次性的而是根据环境反馈进行局部路径的动态调整与剪枝。工具接地Tool GroundingAI 不再是简单调用 API而是理解工具的副作用与参数语义实现真正的 Tool Manipulation。5结语从金山的信息流转架构到 Zilliz 的数据底座从腾讯的研发效能落地到灵犀量子的前沿认知探索。这四场演讲代表了 Context Engineering 在不同维度的技术实践。如果你关注如何构建可信赖、可扩展、可控的复杂 AI 系统这一场论坛绝对不容错过。 扫码报名见证 AI 系统架构的代际升级。