AI ENGINEER SHANGHAI 2026
两天议程,
一目了然。
开放模型与智能体 · 世界模型与物理 AI
11月5日 · 星期四
主会场
09:30—17:50
29 个时间段
swyx 视频开场
Shawn “swyx” WangVideo opening
英文原题 · 原稿第2页
Opening with swyx · Video
从模型到企业工作流:Agent真正落地需要什么
Marco CasalainaMicrosoft
主题待讲者确认
英文原题 · 原稿第2页
From Models to Working Enterprise Agents
构建Agent:昨天、今天与明天
Clemens RawertLangfuse by ClickHouse
英文原题 · 原稿第2页
Building Agents: Yesterday, Today, Tomorrow
当我们什么都能做,还知道自己想做什么吗?
Ryo Luex-Cursor
英文原题 · 原稿第2页
When we can do anything, do we still know what we want?
休息
前沿模型后训练:教开放模型搜索和浏览网页
李正楠、Alex Triplett David Li & Alex TriplettYou.com
英文原题 · 原稿第2页
Post-Training at the Frontier: Teaching Open Models to Search and Browse the Web
开源模型推理的全栈工程:延迟、吞吐与成本
Chen WangBaseten
英文原题 · 原稿第2页
Full-Stack Inference Engineering: Latency, Throughput and Cost
怎样衡量模型在真实使用中的表现
Chen PengArena
英文原题 · 原稿第2页
Measure the frontier of AI for real world use
午休 · 自行用餐
AI时代的社区
AJWaytoAGI · 创始人
杨远骋(Koji) KojiCrossing · 创始人;真格基金投资合伙人
曲凯 Kai Qu42 Chapters · 创始人兼CEO
主持人:高宁 · Linkloud
英文原题 · 原稿第3页
Community in the AI era
休息
从模型智能到Agent Harness:让Agent持续完成长程任务
Ailing TengStepFun
英文原题 · 原稿第3页
From Model Intelligence to Agent Harness: Enabling Long-Horizon Agents
从Dark Factory到Lobsterville:持续运行的多人协作Agent的意图工程
Vincent KocOpenClaw Foundation
英文原题 · 原稿第3页
Dark Factory to Lobsterville: Intent Engineering for Persistent Multiplayer Agents
休息
端侧AI:让智能与每个人0距离
周游(Alex) AlexAutoArk
英文原题 · 原稿第3页
On-Device AI: Bringing Intelligence Closer to Everyone
Kubernetes不等于Agent沙箱
Mislav IvandaDaytona
英文原题 · 原稿第3页
Kubernetes Is Not Your Sandbox
Manus 的 AI 原生工作方式:一个 Monorepo,任务全公开
Fan BinManus AI
英文原题 · 原稿第3页
AI-Native Work at Manus: One Monorepo, Open Tasks
休息
用Exa搜索为开源Personal Agent提供实时信息
Jakub HojsanExa
英文原题 · 原稿第4页
Powering open source personal agents with Exa search
Agent的记忆,也是下一轮训练数据
郭人通 Rentong GuoZilliz
英文原题 · 原稿第4页
Your Agent's Memory Is Next Quarter's Training Data
搭建可靠的多区域LLM网关
Xinghong FangOptiver
英文原题 · 原稿第4页
Building a reliable, multi-region LLM gateway
休息
没人计划过AI Infra:数据库如何被AI创业者推向未来
李粒 Lux LiTiDB / PingCAP
英文原题 · 原稿第4页
Nobody Planned AI Infra: How AI Builders Pushed a Database Beyond the Database
休息
优化组织级LLM推理成本:席位订阅、按Token计费、预置容量及更多方案
Do Tuan AnhTechcombank
英文原题 · 原稿第4页
Optimizing Organization-Wide LLM Inference Cost: Seat License, Pay-per-Token, or Provisioned, and Beyond
百万沙箱背后的Agent强化学习基础设施
Tinsley ShiGoogle
英文原题 · 原稿第4页
Reinforcement Learning at Scale on Agent Substrate: Orchestrating Millions of Sandboxes
AI时代,游戏开发者的工作如何改变
唐飞虎(小岛老师) Tang Feihu (Xiaodao Laoshi)Kimi / Moonshot AI
英文原题 · 原稿第4页
Life of a Game Developer in AI era
首日结束
11月5日 · 星期四
AI应用分会场
13:45—17:00
16 个时间段
与主会场下午议程并行,请留意会场切换。
用YouMind构建适合个人成长的Personal Agent
王保平(玉伯) Baoping Wang (Yubo)YouMind
英文原题 · 原稿第5页
Building a Personal Agent for Growth with YouMind
Harvey内部的上万次Agent PR
Joey WangHarvey
英文原题 · 原稿第5页
Trust Your Own Evals, Not the Leaderboard: What 10k+ Internal Agent PRs Taught Us About Adopting Open Models
走出试点:如何管理第500个AI Agent
Andy WangDify
英文原题 · 原稿第5页
Beyond the Pilot: Managing Your 500th AI Agent
休息
Agent替用户行动,需要哪些信任基础设施?
裴晟 Robert PeiVisa
英文原题 · 原稿第5页
Beyond Reasoning: Building Infrastructure for AI Agents That Act
写代码变快以后,移动端验收怎么办?
Peng GongMeta / Instagram
英文原题 · 原稿第5页
Beyond Screenshots: Building Agent-Native Verification for Mobile Apps
Agentic Harness: 实时音视频 AI 访谈
董有超 Davin YC DongCookiy Labs
主题待讲者确认
英文原题 · 原稿第5页
Agentic Harness: Real-Time Audio and Video AI Interviews
休息
你的代码仓库,你的评测基准。
Roman ShirochenkoAgoda (Booking Holdings)
英文原题 · 原稿第5页
Your Repo. Your Benchmark.
可信上下文:企业数据与Agent之间缺的一层
Alyssa LeeDataHub
英文原题 · 原稿第6页
Trusted Context: Building the Layer Between Enterprise Data and AI Agents
Harness是第一轮Reviewer
Peter HoffmannData4Life Asia
英文原题 · 原稿第6页
The Harness Is the First Reviewer
休息
数据Agent需要的不只是知识图谱
赵恒 Harrison ZhaoDatusAI
英文原题 · 原稿第6页
Your Data Agent Needs More Than a Knowledge Graph -- From Semantic Layers to Executable Ontologies with Apache Ossie
从想法到发布:一个人用AI做3D《小王子》游戏
SacIndependent
英文原题 · 原稿第6页
From Idea to Viral Launch: How I Built a 3D Little Prince Game with AI
从匹配到交付:用AI规模化开展创作者合作
Susan PengAhaCreator
英文原题 · 原稿第6页
From Matching to Delivery: Scaling Creator Partnerships with AI
专场结束
11月6日 · 星期五
主会场
10:00—17:50
28 个时间段
欢迎开场
世界模型的分类(英)
Christoph LassnerWorld Labs
英文原题 · 原稿第7页
Taxonomy of World Models
(英)依据与边界
讲者本人公开职业资料列明英语为完整职业能力(Full professional proficiency)。此为基于个人语言背景的英文提示,非主办方对本场语种的承诺,不代表国籍认定。
Christoph:德语母语/双语;本人研究简介注明德国奥格斯堡故乡。
本人语言资料 ↗HTML就是Agent的视觉上下文
Bin LiuHeyGen
英文原题 · 原稿第7页
HTML is all your agents need: Redefining Context Engineering
AGI 是解码能力,编码能力是壁垒
杨滢(屠龙的胭脂井) Ying YangCHILING CHUANYUE TECHNOLOGY
英文原题 · 原稿第7页
AGI is decoding. Encoding is the moat.
休息
制造业的AI转型:行百里者半九十
朱世辉 Shihui ZhuHICAP Group
英文原题 · 原稿第7页
AI in Manufacturing: The Last Mile Is Half the Journey
读不懂的评测,如何信任?
James HushDaily.co
英文原题 · 原稿第7页
Trusting Evals I Can’t Read
3,000场真实会话:流式语音转写的经验与教训
Satvik SinhaAICET, NUS
英文原题 · 原稿第7页
The Good, the Bad and the Ugly: What 3,000 live sessions taught us about streaming speech-to-text
午休 · 自行用餐
AI创业:产品、市场与下一步
戴雨森 Yusen DaiZhenFund · 管理合伙人
王淮 Harry WangLinear Capital · 创始人兼CEO
刘勇 Patrick LiuTaoZ Capital · 创始人
主持人:比比 · Xiaosheng Bibi / 第二次用火
英文原题 · 原稿第8页
AI startups: products, markets & what comes next
模型越来越强,Harness该管什么,又该放手什么?
何涛 Ronny HeMiniMax
英文原题 · 原稿第8页
Stronger Models, Leaner Harnesses: What to Control and What to Let Go
Physical AI为什么还需要超越VLA?
何文智AiMoga Robotics
英文原题 · 原稿第8页
Beyond Vision-Language-Action: First Principles for Building Physical AI
休息
从3D生成到持续可交互的世界模型
Gavin LuoVAST / Tripo AI
英文原题 · 原稿第8页
From 3D Generation to World Models: Building Persistent Interactive Worlds for Physical AI
我们如何构建面向端侧Agent的开放决策模型(英)
Leonie MonigattiLiquid AI
英文原题 · 原稿第8页
How We're Building Open Decision Models for On-Device Agents
(英)依据与边界
讲者本人公开职业资料列明英语为完整职业能力(Full professional proficiency)。此为基于个人语言背景的英文提示,非主办方对本场语种的承诺,不代表国籍认定。
Leonie:德语、日语母语/双语;官网链接至同一本人LinkedIn资料。
本人语言资料 ↗主权Agent之间的通信:Agent经济的基础
Mingke Luomasons.ai
英文原题 · 原稿第8页
Communication Among Sovereign Agents: The Foundation of Agent Economy
休息
Real2Real:具身智能机器人最优化行为生成的量子计算新范式
邱迪聪 Dicong "David" QiuQuantSparkle.ai 数耀量生
英文原题 · 原稿第8页
Real2Real: A Quantum Embodied AI Paradigm for Optimal Behaviors Generation
Noe-0:从真实人类经验构建World Action Model
吕峻 Jun LvNoematrix
英文原题 · 原稿第9页
Noe-0: A World Action Model Built on Real-World Human Experience
为快速演进的模型设计机器人硬件
Zhong ShenDYNA
英文原题 · 原稿第9页
Building Robot Hardware for Rapidly Evolving Models
休息
讲题待公布
Grace Li1Password
讲题待公布(原稿未提供)
英文原题 · 原稿第9页
Talk to be announced
从硬件到大脑:家庭服务机器人的全栈进化与真实落地
郑浩 Hao ZhengFuturing Robot
英文原题 · 原稿第9页
From Hardware to Intelligence: Full-Stack Evolution and Real-World Deployment of Home Service Robots
休息
机器人数据为什么需要一个构建系统?
丁皓(Xuanwo) Ding Hao (Xuanwo)LanceDB
英文原题 · 原稿第9页
Robot Data Needs a Build System
团队同时驱动一群Agent,记忆与判断怎么分工?
Siwei GuNowledge Labs, Inc
英文原题 · 原稿第9页
Memory Engineering, RSI and Team Knowledge Layer
给大模型读网页:Jina Reader的实践与思考
王彦龙 Yanlong WangJina AI by Elastic
英文原题 · 原稿第9页
Reading the Web at Trillion-Token Scale