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从 AI Coding 到 AI Native SDLC：企业级人机协同研发范式的演进与落地｜AICon深圳

2026-07-16 10:00

Agent 时代，哪些方向正在成为行业关键变量？50 + 实战案例揭晓答案！模型参数规模不断突破，推理成本持续下降，开源生态日益繁荣。当模型能力逐渐成为行业共识，一个新的问题开始浮现：当人人都能获得强大的模型能力之后，真正的竞争力还剩下什么？ 答案正在从模型能力本身，转向围绕模型构建可规模化的智能系统；从单点能力提升，转向系统工程与组织级落地能力。在这一背景下，<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/track" title data-type="link">2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 深圳站</a>正式启动。本次大会将于 8 月 21 日—22 日举办，聚焦 AI 基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能、多模态技术与行业落地等关键方向，邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等 50 + 头部科技企业技术负责人、科研机构一线专家，系统性分享前沿洞察与实战干货，共同探讨 AI 技术从能力到系统、从实验到生产的真实路径。网龙网络资深技术总监陈洁已确认出席 “<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/track/1956" title data-type="link">AI 原生新范式：Coding Agent 重构软件研发全流程</a>” 专题，并发表题为《<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/presentation/7175" title data-type="link">从 AI Coding 到 AI Native SDLC——企业级人机协同研发范式的演进与落地</a>》的主题分享。AI Coding 的企业化拐点不是“AI 会写代码”，而是研发组织开始把 Agent 放进需求、设计、实现、测试、评审、CI、度量和夜间自动执行的闭环里。本次分享将结合 2025 年 10 月以来的行业变化，以及公司 AICT Team 在 GitHub Copilot Enterprise、Claude Code、Codex、Gemini CLI / Antigravity、OpenSpec、MonoRepo、AI Testing、Metric Kanban 和 Multica 协作上的真实实践，说明如何把个人提效工具演进为企业级 AI Native SDLC。陈洁，网龙网络资深技术总监，AI 与 Web3 技术专家，长期致力于人工智能应用创新、企业数字化转型及技术组织建设。现负责公司 AI 与 Web3 方向的技术战略规划、核心能力建设及创新产品孵化。拥有 16 年国际化技术管理与大型系统建设经验，先后任职于日本 Yamaha 总部及美国硅谷上市公司 EHealth，负责全球级企业平台建设、云原生架构升级、DevOps 体系落地及跨国研发团队管理，在企业级架构设计、工程效能提升和技术创新管理方面拥有丰富实践经验。深耕敏捷研发与 DevOps 十余年，熟悉 SAFe、Scrum 等现代研发管理体系。曾担任清华大学 X-lab SDG 开放创新马拉松挑战赛 Web3 导师，持续推动 AI、Web3 等前沿技术的产业实践与生态创新。他在本次会议的详细演讲内容如下：演讲提纲：<ol data-type="numberedlist"><li data-type="listitem">企业内 AI Coding & AI Testing 的真实痛点</li></ol><ul data-type="bulletedlist"><li data-type="listitem">代码生成更快以后，瓶颈集中到需求澄清、上下文构建、测试验证、Code Review、CI 稳定性、发布风险和成本治理。</li><li data-type="listitem">信任和交付仍未闭环，最终的提效难衡量。</li></ul>2. 从工具采用到 Harness Engineering 工程系统基建<ul data-type="bulletedlist"><li data-type="listitem">公司级 GitHub Copilot Enterprise + GitHub.com Enterprise 导入，建立从 Copilot Coding 到 Agent Coding 的迁移。</li><li data-type="listitem">基于 Claude Code、CodeX、Gemini CLI 等头部 Coding Agent，结合 OpenSpec、MonoRepo 的自研 AI Coding & AI Testing workflow，构建全链路 Agent 研发模式。</li><li data-type="listitem">夜间 Agent 研发、测试任务实施（Pilot）。</li><li data-type="listitem">Kanban Metric 建立，实时观察 AI Coding / AI Testing 使用状态、质量信号和团队采纳情况。</li><li data-type="listitem">以上内容围绕三个真实案例：</li><li data-type="listitem">新需求从 PRD 到 PR。</li><li data-type="listitem">OpenClaw 自主获取 Bug Issue 到修复，再推动给人类工程师进行 PR。</li><li data-type="listitem">夜间 Agent 推动尝试和问题。</li></ul>3. 企业级 AI Native SDLC 流程、管理制度、角色的转变<ul data-type="bulletedlist"><li data-type="listitem">组织调整，岗职转变。</li><li data-type="listitem">治理与边界。</li><li data-type="listitem">如何衡量是否真的提效。</li></ul>4. 对于未来企业内 AI Coding & AI Testing 的思考<ul data-type="bulletedlist"><li data-type="listitem">开发 / 测试 Agent 员工导入。</li><li data-type="listitem">人人都是 QA → 人人都是产品经理？</li></ul>这样的技术在实践过程中有哪些痛点？<ol data-type="numberedlist"><li data-type="listitem">技术推广过程中的适配性，还有就是具体业务的研发场景。通用的解决方案不能很好的支持。还有就是对于游戏引擎的这部分 unreal 代码的 AI 支持不是那么友好。</li><li data-type="listitem">数据闭环的分析采集等也是非常大的问题，如何有效衡量 AI 赋能的效用</li><li data-type="listitem">对于指导普通业务团队构建 Harnessing 的 AI 基建部分挑战较大。</li></ol>听众收益<ol data-type="numberedlist"><li data-type="listitem">企业内构建 AI Coding & AI Testing 的技术解决方案；</li><li data-type="listitem">企业内落地推动 AI Coding & AI Testing 的踩坑经验；</li><li data-type="listitem">对于未来企业内 AI Coding & AI Testing 的思考。</li></ol>除此之外，本次大会还策划了<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/track/1949" title data-type="link">AI Infra、推理工程与异构计算</a>、<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/track/1950" title data-type="link">超级个体与蜂群智能的共生进化</a>、<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/track/1952" title data-type="link">迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践</a>、<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/track/1953" title data-type="link">Agent 安全：从风险到可控</a>、<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/track/1955" title data-type="link">端侧智能与 AI 原生终端</a>、<a href="https://aicon.infoq.cn/2026/shenzhen/track/1958" title data-type="link">AI Agent 高价值商业场景实战</a>等 11 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。大会限时早鸟票享 8 折专属优惠，现在报名立减 1160，更多详情可扫码或联系票务经理 13269078023 进行咨询。

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