>谈一下这几天自己写代码的感受，现在自己的工作的内容越来越偏向写markdown的需求描述，类似于PM项目经理了，通过自行梳理需求和目标的定义和规划。听了Qoder、Trae等分享，未来大模型能力、skills、Multi-Agent、ContextEngineering等不断迭代，未来入门的门槛越来低，但是不会抹平人与人之间的差异。只有使用越多，理解越深刻，才能比其他人使用的更好，得到的结果也会更好。

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本文内容通过OpenCode 读取 pdf 文件总结的2025年12月 AICon 北京站大会文档按9大技术领域分类整理了所有演讲的核心要点，现在QCon大会的有些演讲内容还是比较有收获的。对于总结内容大家还是作为分类了解大概情况，对于PDF中的内容还是可以仔细研读一下。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1293908/d30420156570c6ae8949ccec1132b82b.png)

## 一、AI Agent技术体系
企业级多智能体框架（tRPC-Agent）：架构设计、核心组件、业务实践
Agent能力分级：五级能力模型、专家级Agent演进
多智能协同：嵌入核心业务流程的工程化设计

## 二、模型优化与推理技术
KVCache优化：计算层、调度层、架构层面的优化技术
多平台大模型量化推理：从FP32到INT4的量化演进
LightLLM高效推理：TokenAttention、Past-Future Scheduler

## 三、端侧AI与智能终端
OPPO端侧部署：L0剪枝、QALFT量化感知微调、AndesVL多模态
小布智能助手：MCP集成、AgenticModel
荣耀推荐广告：YOYO助手、ROI提升

## 四、RAG与知识管理
RAG到Context Engineering：动态上下文机制、湖仓一体架构
智能文档处理：从AI辅助到AI驱动的演进
面向智能研发的知识引擎：知识类型、处理流程、DeepSearch

## 五、GUI Agent
GUI Agent核心能力：感知、推理、行动、检查四大能力
GUI感知技术：OCR、视觉大模型、跨平台挑战
ReAct模式：推理与行动的循环

## 六、AI Coding与开发工具
AI Coding现状：GitHub Copilot、Cursor、DeepSeek等工具生态
Coding Agent实践：从辅助到自主的演进
Responsive Coding Agent：人机协同的新模式

## 七、AI应用与行业落地
AI Native用户增长：重新定义增长、用户分层、精细化运营
智能诊断系统：数据驱动、多智能体协作、生产环境实践
技术方案生成Agent：基于RAG的智能方案生成
游戏创作AIGC：混元大模型在游戏领域的应用

## 八、AI Scientist与自我演进
AI Scientist三重境界：工具→助手→科学家
Dynamic Context Mechanism：上下文动态优化
Action Manual构建：PE-PR循环、自我演进

## 九、企业AI转型与实践
AI Ready转型：顶层设计、组织保障、平台化思维
人机协同：构建10x组织效能
多智能协同：嵌入核心业务流程

## 🎯 核心要点亮点
### 技术发展趋势：

Agent化：从辅助到自主，从单Agent到多Agent协作
端侧化：隐私保护、低延迟驱动
工程化：从实验到生产，工程化能力是关键
标准化：协议和接口标准化成为趋势

### 实践成功要素：

场景选择：从痛点出发，聚焦"小而精"
人机协作：AI与人类协同比纯AI或纯人工都更高效
数据驱动：高质量的数据是所有AI应用的基础
持续迭代：技术快速迭代，保持学习和优化
价值导向：每一项技术投入都指向具体的业务价值

### 📊 数据支撑
GitHub Copilot：50%+市场份额
Cursor：25%市场份额
tRPC-Agent：120+应用实例
Zilliz/Milvus：41K+ GitHub Stars, 100M+ Downloads
OPPO端侧AI：推理速度从几十tokens/秒提升到240 tokens/秒


## 附录
#### A. 开源项目与资源
**tRPC-Agent**：https://github.com/trpc-group/trpc-agent-go
**Milvus**：最广泛使用的开源向量数据库
**LightLLM**：高效大模型推理系统
**Mooncake**：KVCache优化系统
**Zilliz Cloud**：全托管向量数据库服务

#### B. 关键术语表
**KVCache**：Key-Value Cache，存储注意力计算的中间结果
**RAG**：Retrieval Augmented Generation，检索增强生成
**LLM**：Large Language Model，大语言模型
**Agent**：能够自主推理、规划和执行复杂任务的智能系统
**LoRA**：Low-Rank Adaptation，低秩适应微调方法
**Context Engineering**：上下文工程，管理和优化AI系统的上下文
**MCP**：Model Context Protocol，模型上下文协议
**A2A**：Agent-to-Agent，智能体之间通信协议
**GQA/MQA**：Grouped/Multi-Query Attention，注意力机制优化
**PagedAttention**：分页注意力管理

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1293908/8f3a9a3d4ad5e0fb39f2d4a754644bd4.png)

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谈一下这几天自己写代码的感受，现在自己的工作的内容越来越偏向写markdown的需求描述，类似于PM项目经理了，通过自行梳理需求和目标的定义和规划。听了Qoder、Trae等分享，未来大模型能力、skills、Multi-Agent、ContextEngineering等不断迭代，未来入门的门槛越来低，但是不会抹平人与人之间的差异。只有使用越多，理解越深刻，才能比其他人使用的更好，得到的结果也会更好。

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谈一下这几天自己写代码的感受，现在自己的工作的内容越来越偏向写markdown的需求描述，类似于PM项目经理了，通过自行梳理需求和目标的定义和规划。听了Qoder、Trae等分享，未来大模型能力、skills、Multi-Agent、ContextEngineering等不断迭代，未来入门的门槛越来低，但是不会抹平人与人之间的差异。只有使用越多，理解越深刻，才能比其他人使用的更好，得到的结果也会更

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