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在本次大会上，亚马逊云科技大中华区产品技术总监王晓野以《生成式 AI 驱动的软件开发生产力变革》为主题，分享了他对“Vibe Coding”以及生成式 AI 助力软件开发的深刻洞察。王晓野指出，随着自然语言与 AI 的结合，越来越多的非专业开发者也能在短时间内完成简单应用的开发，这种“Vibe Coding”方式不仅让原本不常写代码的从业者重新拾起了编程技能，也为全新的开发者群体打开了大门。
在演讲中，他展示了使用 Amazon Q Developer CLI 等工具，通过多轮自然语言交互来生成并完善应用程序的案例。王晓野强调，这种新一代的“无代码”或“低代码”协作编程模式，正迅速提升软件开发的效率与普及度，
并在重新定义 AI 时代的开发范式
。然而，他也提醒专业开发者，在欣喜于大模型“上限”所带来的各种可能性的同时，更要关注 AI 的“下限”与可控性。如何为生成式 AI 加装安全与质量监控的“护栏”，如何在工程化流程里持续保证模型输出的可靠性和可维护性，都是新时代构建者必须重视的课题。
最后，他引用了亚马逊内部团队以 AI 提升研发效率、优化运维流程的实践，倡导开发者要善用生成式 AI 的逻辑推理与自动化特长，腾出更多时间专注于核心业务价值与专业领域的深入探索。王晓野相信，
在 AI 和 Vibe Coding 的加持下，每个人都有机会成为“下一代的软件构建者”，共同推动下一代开发范式的发展
。
微软亚太人工智能黑带团队技术总经理曾臻：AI 应用正从“场景落地”走向“流程重塑”
微软亚太人工智能黑带团队技术总经理曾臻（Vickie）发表题为《
AI Vision: Shape the Future
》的演讲。她分享了微软在生成式人工智能（GenAI）领域的最新战略与技术进展，并展望了 AI 技术当前的关键趋势。
曾臻指出，随着推理模型、多智能体（Multi-agent AI）、微调（Fine-tuning）等技术日趋成熟，企业的 AI 应用正从“场景落地”走向“流程重塑”。她强调，未来的每一位开发者，乃至每一位员工，都将可能成为 AI 应用的构建者。
在技术实践层面，她系统介绍了微软云平台在 Agentic AI 开发方面的完整能力栈，包括 Copilot Studio 的低代码开发环境、多模态检索引擎、函数工具链支持等，帮助企业灵活构建基于自身数据与业务流程的智能体系统。同时，她展示了 AI 智能体在员工入职、供应链管理、电路设计自动校验等真实场景中的应用成效。
对于 AI 模型能力的持续提升，曾臻特别提到微调（Fine-tuning）技术的重要性。其通过微软客户的真实案例，分享了从数据准备、训练参数调优，到模型性能验证的完整流程，展示了如何通过 LoRA、链式思维（Chain-of-Thought）与数据增强等手段，将小模型调优至媲美大模型的水平。
曾臻最后指出，大模型正在重新定义软件的开发与使用方式，而微软致力于构建一个开放、安全、高效的 AI 开发平台，助力各行业客户在下一阶段的 AI 浪潮中实现“能力跃迁”。
久痕科技 CEO 汪源博士：Agent 正在重构每一个人的知识工作流
久痕科技 CEO 汪源博士以《Agent 元年，关于知识管理的新思考》为题，探讨了 AI 如何深度变革知识工作的方式。他从知识管理的演进出发，深入探讨了智能体如何改变知识工作者的生产方式，从工具向“第二大脑”转变。
在演讲中，汪源回顾了从 AutoGPT、ChatDev 到近期大热的 Manus 等通用 Agent 系统的演进路径，指出
当前的突破不仅仅在于模型本身的提升，更在于具备“记忆能力”“理解上下文”“组合执行力”的 Agent 系统开始具备“拟人式”的知识协同能力
。他特别强调，智能体的核心不在于“会答题”，而在于“能主动调动记忆、做出决策”。
结合久痕科技旗下 AI 知识助理产品“remio”的落地实践，汪源展示了一个真实的知识工作者日常：通过 remio 进行知识收集、结构化归档、上下文调用和自动文档生成，显著提升效率。他指出，真正的 AI 助理应该“理解你正在做的事”，并能“在你需要时主动给出建议”，这背后依赖的是系统性的“记忆 + 认知 + 行动”的智能体能力，而非传统意义上的问答机器人。
最后，汪源强调，Agent 不是一个功能，而是一种全新的交互范式与知识协作基础设施。它不仅改变我们处理信息的方式，也正在重构每一个人的知识工作流。
