QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会，每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来，已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区，演讲嘉宾依据热点话题，面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。
QCon 全球软件开发大会·2026北京站
时间：2026年4月16日-4月18日
地址：北京
演讲专题
演讲专题
演讲专题
- Agentic Engineering当软件从“被动调用”走向“自主执行”，工程体系该如何重构。本专题重点讨论 Agent 系统的整体范式，包括执行模型（规划—决策—行动—反思）、系统边界定义、人机协作机制、多 Agent 协同方式，以及 Agent 对现有软件架构与研发流程的冲击。
- 下一代生成模型与架构本专题关注新一代模型架构在推理能力、上下文建模、稀疏激活、多专家路由等方向的突破，以及这些变化对系统设计与成本结构的影响。重点不在模型参数规模，而在于模型如何更好地支持复杂任务、Agent 系统与真实业务闭环。
- 多模态理解与生成的突破本专题关注文本、图像、语音、视频等多模态的统一表示、跨模态推理与生成协同，以及这些能力如何重塑搜索、分析、设计与交互体验。重点不是模型炫技，而是多模态如何真正进入业务流程，成为生产力的一部分。
- 智能体的「长期记忆」与知识管理本专题聚焦智能体的长期记忆机制与企业级知识管理体系，探讨结构化/非结构化记忆设计、知识更新与遗忘策略、跨任务知识复用，以及记忆对决策一致性与能力演进的影响。重点在于：如何让 Agent 在时间维度上“成长”，而不是反复从零开始。
- 具身智能与物理世界交互智能体如何感知物理世界并产生真实行动。从机器人、自动驾驶到虚实结合的仿真环境，本专题将关注感知—决策—执行闭环、环境建模、实时约束与安全控制问题。它是 AI 从“数字世界”迈向“现实世界”的关键一环。
- Agent 架构与优化当 Agent 从 Demo 进入真实业务，执行链路长、上下文膨胀、成本失控等问题会迅速暴露。Agent 在工程实现层面如何跑得更快、更稳、更便宜？本专题将深入 Agent 的架构优化以及性能与成本之间的工程权衡。
- AI 重塑数据生产与分析AI 的上限往往由数据决定。本专题关注数据工程与 AI 的深度融合：数据如何为模型与 Agent 提供持续燃料，AI 又如何反过来提升数据质量、分析效率与价值挖掘能力。
- AI 原生基础设施本专题重点交流探讨如何构建 AI 原生基础设施，包括容器 / Serverless 等云原生基础设施如何朝 AI 演进，以及如何利用一些新兴分布式技术构建 AI 原生基础设施等等。
- 企业遗留系统的 AI 升级大量企业核心系统无法推倒重来。本专题关注如何在不重构核心系统的前提下，引入 AI 与 Agent 能力，包括接口封装、流程增强、人机协同与风险隔离。重点是现实路径，而非理想架构。
- 小模型与特定领域模型并非所有场景都需要大模型。本专题关注小模型、领域模型在特定任务中的优势，包括可控性、成本、隐私与部署灵活性，探讨如何通过模型组合而非单一巨模型解决复杂问题。
- 算力优化本专题聚焦模型训练与推理的工程实践与效率问题，包括推理加速、低成本训练、在线/离线协同与资源优化。重点在于让模型能力与业务节奏真正匹配，而不是无限堆算力。
- Agent 可观测性与评测本专题将系统探讨 Agent 系统的可观测体系建设，包括行为轨迹与决策链路追踪、上下文与工具调用可视化、失败模式分析，以及在线与离线评测方法。通过真实工程案例，帮助团队从“感觉 Agent 在工作”，走向基于数据理解和持续优化的智能体工程体系。
- AI for SRE在系统规模不断扩大、架构日益复杂的背景下，传统依赖规则、告警和人工经验的运维方式，已难以应对高频变更与不确定性风险。如何将 AI 能力真正嵌入站点可靠性工程（SRE）的核心工作流中？本专题将深入探讨 AI 如何与 SRE 的工程实践形成闭环。
- 智能化测试与质量内建本专题关注如何利用 AI 实现测试生成、缺陷预测与质量内建，让质量保障从事后检查转向研发过程中的实时反馈与自我修复。
- 下一代交互架构：LUI 与 GUI 的融合交互正在从点击走向对话。本专题关注 Language UI（LUI）与传统 GUI 的融合设计，探讨如何在复杂系统中平衡自由输入与结构化操作，构建高效、可控的新一代人机交互范式。
- 智能体安全当 Agent 具备自主行动能力，安全边界必须前移。本专题关注权限控制、行为约束、风险评估与合规设计，讨论如何在不扼杀能力的前提下，让智能体“可控、可审计、可追责”。
- Coding AgentCoding Agent 正在改变软件开发方式。本专题关注从代码补全走向任务级开发智能体的演进，包括需求理解、代码生成、测试修复与协作模式，对研发效率与工程组织的深远影响。
- AI 时代的用户界面之争本专题从产品与用户体验视角出发，探讨谁能在 AI 时代抢占用户入口，以及产品形态将如何被重塑。聚焦决策层与产品层的关键问题：用户为什么会留下、入口为何能形成粘性、产品如何在 AI 时代建立不可替代的交互优势。
- AI 时代的“超级团队”本专题不谈模型技术本身，只谈人与组织的进化。我们将揭秘小团队创造大价值的逻辑，探讨如何弥补人与 AI 的能力鸿沟，重构产品与技术的协作关系，并建立一套适应 AI 时代的全新管理与度量体系，打造
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