从Vibe Coding到企业级AI助手:一次真实的规模化尝试
这场演讲不是在教你“如何用AI写代码”,而是在拆解一个更难的问题:当Vibe Coding从个人实验走向企业规模时,哪些地方一定会出问题,又该如何修正。Harald Kirshner用现场演示和反思,讲清了定制化AI助手的边界与可能性。
这场演讲不是在教你“如何用AI写代码”,而是在拆解一个更难的问题:当Vibe Coding从个人实验走向企业规模时,哪些地方一定会出问题,又该如何修正。Harald Kirshner用现场演示和反思,讲清了定制化AI助手的边界与可能性。
这场来自GitHub开发者布道师Jon Peck的分享,没有炫技式Demo,而是从个人使用、团队协作到治理与CI/CD,拆解AI如何一步步进入真实的DevOps体系。你会看到AI不是“开关”,而是一套需要被设计、被约束、被运营的能力。
这是一场关于如何把随性高效的 Vibe Coding 引入企业环境的实战分享。演讲者通过现场演示和方法论拆解,讲清了从混乱的“YOLO 编码”到可复制、可回滚、可扩展的结构化流程,企业团队该如何一步步落地定制化 AI 助手。
当云端AI仍在狂飙,微软却在系统性推进“本地AI”。在这场演讲中,Foundry Local首次完整展示了微软对边缘AI的判断、技术积累与真实落地方式,解释了为什么现在正是本地AI成熟的关键节点。
LlamaIndex 开发者关系副总裁 Laurie Voss 用 15 分钟浓缩了一个关键信息:真正能在生产中跑起来的 Agent,靠的不是“更聪明的模型”,而是扎实的设计模式。这场演讲从 RAG 的必要性讲起,逐步引出链式、路由和编排式等 Agent 架构,给出了一套可复用的方法论。
当AI大幅加速写代码的“内循环”,测试、评审、合并、部署的“外循环”正在成为新的瓶颈。Graphite联合创始人Tomas Reimers分享了他们如何用AI解决AI带来的问题,以及为什么未来的开发工具必须是“AI原生”的。
Gitpod现场CTO Lou Bichard分享了他们六年来在安全、成本与可运维性之间反复权衡的Agent架构演进史。从SaaS到自托管,再到最终让CISO放心的混合模型,这是一段充满失败教训的真实故事。
在这场演讲中,Jim Bennett用一连串真实翻车案例和现场演示,解释了为什么AI代理天生不值得“信任”,以及如何通过“以评估为核心、以可观测性为驱动”的方法,把不可预测的AI系统驯服成可控的软件系统。
Elastic 工程师 Philipp Krenn 用一场充满自嘲与黑色幽默的演讲,揭开了向量搜索基准测试(benchmark)光鲜数据背后的真相:从“基准营销”到隐性作弊,再到为什么你最终只能相信自己的测试。
这场由 Pipecat 与 Tavus 联合分享的演讲,罕见地从工程一线拆解了“实时对话视频 AI”为什么过去很糟、现在终于可行,以及真正的难点不在模型本身,而在编排与部署。读完你会理解,一个 600 毫秒响应的对话式视频系统,究竟是怎样被搭出来的。