AI热榜 从「构建 AI」到「驾驭 AI」，100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践！
推理模型持续突破能力边界，Coding Agent 深度参与研发流程，Agent Runtime、Agent Framework 快速演进……AI 正在从回答问题的模型，演变为能够自主规划、调用工具、执行任务的软件系统。
AI 不再只是软件中的一个能力，而开始成为软件系统的一部分。
这意味着软件工程面对的挑战也发生了变化：团队需要思考的不再只是如何训练模型、模型、部署模型 或优化 Prompt，而不是如何让具备自主能力的 AI 稳定、可信、可控地运行。
模型决定 AI 能做什么，系统决定 AI 能否真正创造价值。
在这一背景下，2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站正式启动。
本次大会将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
快手架构治理团队 & AI 架构演进负责人刘中兵已确认出席 “AI Native 架构” 专题，并发表题为《AI 时代架构往哪走？
——快手 AI 时代的架构演进思路》的主题分享。
AI 时代架构如何演进，是快手乃至整个行业正在面对的核心命题。
当 AI 应用爆发式增长，当 Agent 各自为政形成新的烟囱孤岛，当 Token 成本失控而 ROI 无从衡量，当 AI 生成的代码缺少规范兜底——传统的"先建设后治理"路径已难以为继，AI 原生架构演进正成为公司级必答题。
然而，AI 架构演进在实际落地过程中仍然面临：
- 方向不明 AI 带来的架构问题域尚无行业共识，优先级缺乏依据 共识不足 各条业务诉求各异，基建与业务的分工边界模糊 规范缺失 CLI/Skill/Agent 无统一标准，安全鉴权与数据隔离红线未建 落地难 从规划到闭环缺少验证资产，治理依赖人力推动难以规模化
- 他们的实践 联合各业务领域架构师，通过"发散研讨→收敛共识→规范制定→能力建设→业务落地"五步闭环，形成快手 AI 原生架构演进的全局规划与打法体系——守住安全底线、打通 Agent 能力、建立 CLI 规范、推动治理 AI 化，最终达成：“让 AI 用得通、稳、省、好、久”。
本次演讲将结合快手 AI 架构研讨与落地的实战经验，分享总体 AI 架构演进打法的落地路径 刘中兵，任职于快手架构，长期深耕于架构治理与 AI 原生架构演进、及治理过程 AI 化。
面向公司所有业务线、各基础平台推动横向架构治理，助力各业务在大规模 AI 应用治理、领域与工程依赖治理、服务容器健康度治理、存储大数据健康度治理、域名健康度治理、AZ 健康度治理、安全架构治理、策略治理、稳定性架构问题洞察等领域的架构水平演进。
曾经任职于 VIPKID/猎聘/搜狗公司，负责基础架构建设、业务研发团队等。
他在本次会议的详细演讲内容如下： 演讲提纲： 1.
行业趋势与认知：AI 把架构改成什么样子？
业界是怎么做的？
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： InfoQ AI原文链接