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。
NoDesk AICTO 王仿已确认出席 “Harness Engineering：模型之外的智能体工程” 专题，并发表题为《从大模型到 AI 执行系统：构建企业级可控 Agent 体系》的主题分享。
随着大模型能力的快速提升，越来越多企业开始尝试将 AI 引入业务流程。
然而在实际落地过程中，大部分企业面临着同样的问题：模型能力很强，但业务价值难以稳定释放。
数据显示，超过 80% 的企业 AI 项目停留在 PoC 或局部试点阶段，难以进入生产环境。
其核心原因并非模型能力不足，而是缺少一套能够连接业务目标、企业知识、业务系统和执行流程的 Agent 执行体系。
本次分享将结合实践经验，探讨如何将“不可控的大模型”转化为“可控的 Agent 执行系统”。
对此，王仿及其团队提出了一套基于 Business Translation（业务翻译）、Knowledge Engine（知识引擎）、Skill Framework（技能体系）和 Agent Runtime（执行引擎）的企业级 Agent Infra 架构，将业务目标逐层拆解为可执行任务，通过 MCP 协议连接企业 ERP、CRM、MES、OA 等系统，并引入 Human-in-the-Loop、人机协同审批、可观测 Trace、长期记忆和 SOP 约束机制，实现 Agent 的可控执行与持续优化。
分享中还将介绍在行业项目实践中，该架构帮助企业将原本需要数小时的数据分析与决策流程缩短至分钟级，运营分析效率提升 70% 以上，Agent 任务成功率提升超过 30%，显著提升了企业 AI 项目的生产化落地能力。
王仿，NoDesk AICTO，专注于企业级 AI 落地，具备“基模训练—工程实战—商业闭环”全链路能力。
曾就职于智谱，从 0 到 1 搭建华东区大模型与解决方案团队，服务电商、医疗、制造等多个行业；此前在搜狗、阿里负责高并发 AI 系统建设。
现创业 DeskClaw，专注于企业级 Agent Infra 与执行系统建设，帮助企业将 AI Agent 从 Demo 推向生产环境并持续创造业务价值。
他在本次会议的详细演讲内容如下： 演讲提纲： 问题背景：为什么企业 Agent 难以规模化落地 行业现状：大模型能力快速提升；Agent 成为企业 AI 落地热点；大量项目停留在 PoC 阶段。
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