AI时代的智能体先锋论坛 | TF技术前线180期报名

AI智能体迎来规模化落地新阶段！本次论坛集结多位行业实战专家与学界权威，围绕智能体工程架构、多 Agent 协作、高质量数据集搭建、工业场景落地等议题展开深度分享，拆解技术难点与落地路径，为一线工程师带来可复用的实战经验，欢迎报名参会。

主题：解构 ACAS：以制品为中心的智能体系统架构与工程实践

个人简介：

作为英湃数字科技的数据与智能技术专家，长期深耕于全栈软件开发、数字化架构及前沿机器学习解决方案。作为《深度强化学习实践（原书第2版）》及《Python机器学习手册》的译者，在智能体和强化学习领域有着深厚的理论沉淀。近年来作为核心 AI 顾问，为通信巨头、国际银行及头部金融机构成功交付了多个生产级高可用 Agent 编排体系与大模型服务平台，拥有丰富的工程落地实战经验。

主题介绍：

本报告从软件工程视角解构以制品（Artifact）为中心的智能体系统架构（ACAS），探讨如何设计可测试、可部署、可演进的Agent系统。内容涵盖Agent编排模式、制品生命周期管理、多Agent协作机制及生产级高可用部署策略，结合金融与通信行业真实落地案例，为企业工程师提供从概念验证到规模化交付的工程实践指南。

主题：智能体驱动的企业转型能力体系：Lean-FDE

个人简介：

精益数据定义者和创始人，畅销书《精益数据方法论-数据驱动的数字化转型》唯一作者，中国计算机学会TF 数字化转型和企业架构SIG主席，腾讯云TVP，数字产业创新研究中心副主席，原阿里云中国区咨询总经理，信通院，工信部数字人才中心，中关村天使投资联盟等机构特聘专家，2022大数据行业趋势人物，服务超过100家国内外头部企业。

主题介绍：

当前多数企业AI项目脱离真实业务，落地困难。本次分享介绍Lean‑FDE这套实战体系，融合精益管理理念与前线部署工程师（FDE）模式，从业务现场出发，依靠智能体工程，搭建可复制的企业智能化转型框架，打通AI落地最后一公里，完成组织与业务双重升级。

主题：从“试点好看”到“规模好用”：AI智能体赋能智造的核心逻辑

个人简介：

现任联宝科技研发部智能实验室方案部资深专家，深耕智能制造领域超十年，拥有丰富的大型智能化项目开发及交付经验。主导构建设计协同制造的MBx技术架构，带领团队开发了联宝自主知识产权的视觉检测平台与高精度运动控制系统，累计交付智能化项目方案超百项。带领团队完成170余项发明专利申请，多次荣获集团高价值专利应用金奖及省市级创新奖项。

主题介绍：

本报告聚焦多智能体协同在3C制造业的规模化落地实践，剖析从"试点好看"到"规模好用"的核心逻辑与关键挑战。内容涵盖基于工业大模型的具身智能体系统方案，包括多模态感知融合、自然语言指令到可执行动作序列的自动生成、设备精准调度与闭环控制等全链路技术，分享灯塔工厂真实场景下的智能化转型经验与方法论。

主题：面向开放世界的可信多模态智能体（Trustworthy Multimodal Agents for the Open World）

个人简介：

大数据技术与应用研究所副所长，CCF第12/13届理事，CCF杰出会员，CCF人工智能/大数据/自然语言处理专委会执委，CCF YOCSEF总部副主席（2024-2025），CCF YOCSE深圳2020-2021主席。主要从事多模态大模型、可信智能体、跨模态检索与问答、开放场景学习等研究。连续多年入选美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家年度科学影响力排行榜”，曾获广东省自然科学二等奖和深圳市自然科学二等奖。主持或参与国家自然科学基金面上项目、重大研究计划培育项目和重点项目，国家重点研发计划课题、深圳市基础研究重点项目以及中国科学院战略性先导科技专项等科研项目。

主题介绍：

随着多模态大模型加速进入真实复杂应用场景，环境由封闭世界转向类别持续演化、知识动态更新的开放世界。报告按照"感知—认知—检索—推理决策—评测"的逻辑展开，系统梳理可信多模态智能体在主动感知、长上下文理解、复杂检索、可信推理决策和系统评测方面的关键技术，分析多模态大模型向自主智能体演进过程中面临的核心挑战，展望具备持续环境认知、动态知识获取、物理规律理解、证据驱动推理和可信执行能力的新一代多模态智能系统。

主题：依托 “六定” 方法论探索高质量数据集落地路径

个人简介：

拥有18年数据与AI全链条从业经验，精通售前咨询、方案定制、项目落地交付全流程业务；累计服务30余家世界500强企业，从业覆盖央企、国企、民企、外企、互联网及软件咨询等各类主体，拥有多年数据 AI 领域自主创业履历。深耕交通、金融、制造、医疗、零售、汽车等多行业数字化建设，为行业知名高质量数据集建设专家，兼任深圳市高质量数据集建设申报评审专家，专注数据要素市场化、数据平台顶层规划与落地；曾任首批国家级健康医疗大数据平台研发负责人，首批行业高质量数据集建设负责人，在大数据基建、AI 产业化落地、数据要素流通等领域具备深厚项目实操与行业研判经验。

主题介绍：

人工智能技术的突破性进展正在加速重塑全球产业格局，从生产方式到治理体系均发生深刻变革。在这一进程中，高质量数据集作为支撑大模型训练与行业应用落地的关键基础，已上升为国家科技创新与数字经济发展的核心要素，成为决定智能化水平的战略资源。深城交在这一趋势中率先布局，作为最早一批开展行业高质量数据集建设与运营的实践单位，已在交通领域持续深耕两年，围绕多源数据融合、高质量数据集加工链建设与场景赋能，积累了“价值定场景、场景定模型、模型定数据、数据定算子、算子定平台、评测定运营”的经验与方法论。这些实践不仅夯实了技术基础，也为后续面向更广泛行业的智能化应用拓展提供了重要支撑与示范价值。

个人简介：字节跳动数据智能与 LLM 解决方案总监，北大学士，UCLA 生物统计学硕博。拥有十余年跨学科研究与产业落地经验，具备扎实的数理统计基础与端到端 AI 技术战略落地能力。曾任腾讯 IEG 全球首席科学家，深耕医药、金融科技等领域前沿技术研发。研究聚焦 LLM、大数据与因果推断，主导亿级用户场景核心 AI 技术落地，现任 CCF TF多智能体算法与认知推理SIG主席，兼任 UCLA、港中文（深圳）等多所高校顾问及校外导师。

个人简介：精益数据定义者和创始人，畅销书《精益数据方法论-数据驱动的数字化转型》唯一作者，中国计算机学会TF 数字化转型和企业架构SIG主席，腾讯云TVP，数字产业创新研究中心副主席，原阿里云中国区咨询总经理，信通院，工信部数字人才中心，中关村天使投资联盟等机构特聘专家，2022大数据行业趋势人物，服务超过100家国内外头部企业。

个人简介：本人曾作为CCF合肥分部委员, 多年支持2024-2025TF智能制造SIG相关组织活动。多次作为特邀讲者和会议主持人参加CCF TF活动，涉及数据科学和智能制造主题。与中科大/上海交大等多所高校有长期项目合作，围绕多智能体算法、垂域大模型等领域开展研究；知识图谱等领域开展研究。领导联宝科技AI垂域应用规划和设计，拥有完整的电子产品设计、研发、生产体系提供多智能体技术实施基础，场景基础和数据基础。