当AI变得不可预测,持续集成该如何进化?
Zed 联合创始人 Nathan Sobo 通过一次真实的产品实践,讲述了当 AI 引入软件系统后,传统确定性测试如何失效,以及他们如何一步步构建“随机但可控”的评估体系,让 AI 功能也能被严肃地交付。
Zed 联合创始人 Nathan Sobo 通过一次真实的产品实践,讲述了当 AI 引入软件系统后,传统确定性测试如何失效,以及他们如何一步步构建“随机但可控”的评估体系,让 AI 功能也能被严肃地交付。
这场演讲并不是在教你如何快速搭一个MCP Server,而是在追问一个更难的问题:当AI Agent真的进入企业环境,现有的MCP生态还缺什么?来自WorkOS与斯坦福的双重视角,让“Enterprise Ready”第一次被拆解成可落地的工程与安全问题。
这场分享中,Windsurf工程师Eashan Sinha并没有只谈“更聪明的AI”,而是提出了一个更难的问题:AI如何真正融入工程师的工作流。通过回顾Copilot、Agent到AI Flow的演进,他解释了为什么“协作感”和“上下文理解”才是下一代开发工具的核心。
这是一场关于“上下文”的技术演讲。Windsurf的工程师Sam Fertig用轻松的开场和层层递进的推理,解释了为什么当下AI写代码真正的瓶颈不在模型能力,而在于是否真正理解“你”和“你的代码库”。
Nir Gazit用一次真实的RAG机器人优化实验,挑战了“提示工程是一门手艺”的共识。他没有手工打磨prompt,而是用评估器和Agent把效果从0.4推到0.9,给出了一条更像工程、也更可扩展的路径。
Temporal 工程师 Mason Egger 提出一个颠覆直觉的观点:事件驱动架构并不适合 AI Agent。通过天文学隐喻、真实事故经历和架构对比,他解释了为什么我们把“事件”放错了位置,以及“Durable Execution”为何可能成为下一代 AI Agent 的核心抽象。
这场来自 AI Engineer 的演示,展示了如何用 Heroku Managed Inference 与 Agents,把“会推理的大模型”真正接入应用。它不谈空泛愿景,而是通过现场部署与工具调用,讲清 Agentic 应用为何可行、难点在哪,以及工程师该如何一步步落地。
这场演讲直指企业AI落地的最大幻觉:只要把数据“准备好”,AI就能可靠工作。Anushrut Gupta用大量真实场景说明,问题不在数据工具,而在AI不懂业务语言,并提出一种“像新人分析师一样成长”的Agentic语义层方案。
这场来自 Orb 联合创始人的演讲,讨论的不是“该收多少钱”,而是 AI 产品在不确定成本、不可见工作量和快速迭代下,如何建立可持续的定价体系。核心观点是:定价是一种有意识施加的“摩擦”,而 AI 时代的关键在于预测性、用户感知与灵活调整能力。
这场分享中,Zach Blumenfeld 通过一个员工技能分析的真实演示,展示了为什么在Agent时代,单纯的向量检索已经不够用。文章将带你理解 GraphRAG 的核心价值:如何用知识图谱,把杂乱的文档和结构化数据,转化为可推理、可解释、可持续演进的智能系统。