AI热榜 Agent 时代，哪些方向正在成为行业关键变量？
50 + 实战案例揭晓答案！
模型参数规模不断突破，推理成本持续下降，开源生态日益繁荣。
当模型能力逐渐成为行业共识，一个新的问题开始浮现：当人人都能获得强大的模型能力之后，真正的竞争力还剩下什么？
答案正在从模型能力本身，转向围绕模型构建可规模化的智能系统；从单点能力提升，转向系统工程与组织级落地能力。
在这一背景下，2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 深圳站正式启动。
本次大会将于 8 月 21 日—22 日举办，聚焦 AI 基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能、多模态技术与行业落地等关键方向，邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等 50 + 头部科技企业技术负责人、科研机构一线专家，系统性分享前沿洞察与实战干货，共同探讨 AI 技术从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
腾讯云 CloudQ 技术负责人姚斌斌已确认出席 “AI 原生新范式：Coding Agent 重构软件研发全流程” 专题，并发表题为《从 Coding 到 Running：AI Native SRE Agent 的工程实践》的主题分享。
Coding Agent 正在提升软件开发效率，但系统上线后的运行治理仍然高度依赖专家经验。
告警分析、故障定位、变更影响、日志排查、Trace 分析和 Runbook 执行，面对的不是静态代码，而是一个持续变化的运行世界。
本次分享将介绍 AI Native SRE Agent 的工程实践：如何融合基础设施、监控指标、日志、Trace/APM、事件、发布、CMDB 与运维知识，构建运行世界的数据基础；如何通过本体、语义层和全景图谱，形成 Agent 可理解、可推理的 Running World Model；如何结合 C4 模型实现运行时架构自动可视化，并支撑架构理解、健康巡检、根因分析、容量规划、变更风控、FinOps 优化等运行治理场景。
同时，分享将介绍 Harness 如何支撑 SRE Agent 的评测、回放、经验沉淀、Skills 复用和持续进化，最终形成一套从运行数据到语义认知、从 Agent 能力到工程闭环的 AI Native SRE 方法论。
姚斌斌，腾讯云智能顾问技术负责人，深耕 AI Agent、DevOps、SRE、监控等领域十余年。
当前主要负责腾讯云智能顾问整个技术体系的建设工作，包括 CloudQ AIOps Agent、云巡检、混沌演练、多云管理、健康看板等产品能力建设。
他在本次会议的详细演讲内容如下： 演讲提纲： 从 Coding 到 Running：为什么需要 SRE Agent Coding Agent 解决软件开发效率问题。
SRE Agent 面对的是上线后的运行治理问题。
运行阶段的复杂性来自服务依赖、资源变化、监控日志、发布变更和专家经验。
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如果你要核对细节，可以再看原文： InfoQ AI原文链接