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从「构建 AI」到「驾驭 AI」，如何搞定 AI 深水区的 6 个工程问题？
雷达摘要
现如今，AI 不仅会写代码、会做测试、会调用工具，甚至已经能自主完成复杂任务。 当 AI 从“回答问题的模型”演变为“能够行动的软件系统”，软件工程面对的挑战已经不再只是如何训练模型、如何部署模型、如何写 Prompt，而是如何让具备自主能力的 AI 稳定、可信、可控地运行在生产环境里。这意味着，接下来真正决定 AI 能否创造持续价值的，已经不只是如何 Build AI（构建 AI） ，而是 Harness AI（驾驭 AI）。 10 月 22-24 日， QCon 全球软件开发大会·2026 上海站 ，我们把以上一系列问题拆成了 6 个关键追问——从代码到 Agent、从系统到业务、从软件到物理世界，直面 AI 深水区的真实工程挑战。 Coding Agent 正从代码生成深入重构、评审、测试与交付的每一个…
为什么值得关注
AI 能力更新，影响电商内容生产、素材制作或运营自动化效率。
建议动作
评估该 AI 能力能否降低素材、客服或数据分析的人力成本，安排小规模测试。
分类：ecommerce
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