📖 AI 总结

AI 工程化正从单点模型调用转向覆盖研发、数据、基础设施、质量、运维与协作的全链路协同。文章指出，Agent 工程与 AI Coding 已成为落地核心抓手，但生产级 Agent 的关键挑战在于从一次性“输入—输出”走向“规划—执行—观测—验证—反馈—再执行”的持续运行，记忆、工具调用、权限安全、评测与可观测性正成为基础能力。飞猪 CTO 陈烨从“可验证性”切入，分析 AI 从编码向消费场景演进的核心瓶颈；无问芯穹戴国浩则聚焦 Agentic Infra 如何提升从能源到 Token 的生产效率。QCon 上海 2026 汇聚头部企业一线实践，集中呈现 AI 进入真实生产环境后的变化与挑战。