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！
2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站将于 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。
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。
蚂蚁集团 & 研发工程师蒋宇已确认出席 “Vibe Coding 时代的新质量债” 专题，并发表题为《60 万行巨石应用 AI 重构的可验证交付工程》的主题分享。
本次演讲源于支付宝生活缴费一个包含约 60 万行 Java 代码、600 多个接口的核心在线系统跨语言重构实践。
系统包含复杂的业务分支、机构差异配置、分布式调用链和外部依赖。
传统依靠代码评审、补充用例和上线观察的交付方式，能够发现局部实现问题，却难以证明新系统在预期业务边界内保持了老系统的关键行为。
为此，蒋宇将重构目标从“迁移代码”转变为“迁移行为”，建立两个相互校验的 Loop：Loop 1 从老系统提取业务行为，通过 PERS 建模、Case-Forge 路径压缩和人机协同完成场景生成；Loop 2 使用 Bubble 在新系统回放相同场景，验证实际执行路径，判定新老系统的行为差异，并结合真实流量回放为分阶段切流提供依据。
本次演讲重点剖析两个工程问题：一是如何从复杂分支中提取规模可控但不失真的行为集合；二是如何识别 AI 生成用例中的路径偏移与假覆盖，并将差分结果转化为可发布、可观测、可回退的工程决策。
蒋宇，2021 年加入支付宝，现任支付宝数字民生技术研发工程师，长期深耕生活缴费领域，参与复杂高并发生产系统的架构演进与工程建设。
近年来聚焦 AI 原生软件工程，致力于探索 AI 时代大规模遗留系统的重构方法与交付体系，重点研究如何通过行为建模、场景生成、差分验真与流量回放，让 AI 生成代码从"能够生成"走向"可理解、可审查、可验证、可发布"，推动 AI 重构能力在真实业务中的工程化落地。
他在本次会议的详细演讲内容如下： 演讲提纲 1.
现象：代码完成了，为什么重构还没有完成 大规模跨语言重构面对的不是简单的语法转换，而是散落在代码分支、机构配置和外部交互中的业务行为迁移 代码评审通过、生成用例 PASS、覆盖率上升，都只能说明部分实现得到检查，不能证明目标业务分支真正执行
🔗 原始来源
如果你要核对细节，可以再看原文： InfoQ AI原文链接