2026年QCon上海全球软件开发大会以聚焦Harness AI时代的工程实践为核心，围绕AI Native架构、Agent Runtime、AI Infra、数据系统、Agent安全与可观测等前沿方向，面向全球技术社区与产业实践者展开系统性分享，旨在探索AI从能力到系统、从实验到生产的全链路发展路径。在此背景下，快手技术专家王泽锋基于“柯南AI”移动端稳定性Agent建设实践，发表《AI时代的移动端稳定性保障——柯南AI Agent实践》主题分享，系统阐述AI如何从代码辅助跃升至研发后链路，覆盖Agent Workflow、Context Engineering、Agent Harness、Agent友好型工程基建等关键实践，结合鸿蒙、KMP等场景解析AI在复杂稳定性问题治理中的应用逻辑，提出Agent First的稳定性研发新范式，揭示AI驱动研发后链路智能化的未来方向。当前AI Coding已成为软件研发新范式，但研发效率瓶颈正从代码编写向稳定性分析、定位、治理等环节延伸，多技术栈并行的移动端环境也带来跨语言、复杂异常的稳定性挑战，传统保障体系面临更高复杂度。王泽锋基于千万级用户的移动端实践，展示AI在稳定性治理中的实际提效成果，进一步验证了AI在研发后链路智能化中的落地价值，为AI驱动研发体系演进指明方向。
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与此同时，鸿蒙生态快速发展，移动端研发正逐步进入 Android、iOS、HarmonyOS 多平台并行的新阶段。鸿蒙原生、KMP 等新技术栈在带来跨平台研发效率提升的同时，也引入了新的稳定性挑战：跨语言运行时、多技术栈协同、复杂异常现场分析等问题，使传统稳定性保障体系面临更高复杂度，也对 AI 的工程理解能力提出了更高要求。
本次分享将结合快手移动端稳定性 Agent「柯南 AI」的建设实践，分享 AI 如何从代码辅助走向研发后链路，成为能够理解工程上下文、参与稳定性治理的数字同事。内容将覆盖 Agent Workflow、Context Engineering、Agent Harness、Agent 友好型工程基建等关键实践，介绍 AI 如何自动完成异常现场聚合、证据补齐、根因分析、处置建议、自动修复及知识沉淀等完整流程，并结合鸿蒙与 KMP 等典型场景，分享 AI 在复杂工程环境下解决疑难稳定性问题的实践经验，探讨 Agent First 的稳定性研发新范式，以及 AI 驱动研发体系演进的未来方向。
王泽锋现任快手大前端稳定性方向技术专家。2023 年加入快手，先后参与 Android & 鸿蒙稳定性方向监控报警、排障工具、止损工具等多个领域的建设，目前主要聚焦探索 AI + 稳定性方向。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲
1. AI 时代移动端稳定性保障面临的新挑战
AI Coding 提升研发生产效率，但稳定性保障链路尚未同步提速
AI 时代研发效率瓶颈为何逐渐转向研发后链路
鸿蒙原生、KMP 等新技术栈带来的稳定性新挑战
2. AI 如何重构稳定性研发流程：Agent First 工作范式
快手移动端稳定性体系现状与挑战
柯南 AI Agent 实践与典型案例展示
Agent 工程关键实践
Workflow、LLM 与 Agent 的能力边界
面向稳定性场景的轻量级 Agent Harness
Agent 友好的数据服务与上下文工程
基于可观测体系的数据飞轮建设
3. AI 驱动复杂稳定性问题治理实践
鸿蒙 OOM、Freeze 等复杂问题分析实践
Agent 驱动的异常现场聚合与 Heap Snapshot 分析
自动分析、自动分发与治理闭环
多技术栈协同问题治理（鸿蒙 + KMP）
Agent 如何整合跨语言、跨运行时上下文
跨语言循环引用问题治理实践
跨语言死锁问题治理实践
4. 总结与展望
AI 从辅助工具走向研发流程参与者
Agent 在稳定性领域的发展方向
AI 驱动研发后链路智能化的未来展望
实践痛点
大模型不是稳定性领域的银弹。一方面，稳定性天然和大量内部系统紧密结合，存在大量私域知识，而移动端线上版本的高度碎片化还会带来大量历史兼容性问题。这些信息无法通过模型升级被自然习得，而且还会被持续生产。我们需要持续通过上下文工程建设给模型补齐知识（私域知识），加上“手脚”（内部系统访问能力）。另一方面，一个稳定性问题被解决的上限，取决于问题现场的信息能多大程度被采集到。端侧基建不会过时，需要持续建设。
演讲亮点
实战参考价值：在快手这一亿级 DAU 和超长使用时长 App 上，在内部百级别开发者和真实线上 Top 问题的考验下取得实际提效和指标治理结果
听众收益
了解 AI Agent 在研发后链路中的真实落地实践，理解如何基于日志、堆栈、源码、监控、变更等工程资产构建真正可落地的稳定性 Agent。
掌握 Agent Workflow、Context Engineering、Agent Harness、Agent 友好型基础设施等关键工程方法，以及复杂研发场景中的实践经验。
了解鸿蒙、KMP 等新技术栈下稳定性治理的核心挑战，以及 AI 在复杂工程问题分析、定位与治理中的应用方式。
理解 AI Coding 时代研发效率瓶颈的变化趋势，探索 Agent 如何推动研发流程从代码生成走向稳定性治理、知识沉淀等全链路智能化，构建面向未来的 Agent First 研发范式。
除此之外，本次大会还策划了Loop Engineering、千行百业 Agent 创新实践、Agent 自主进化：从记忆到持续学习、Agent as a Service、Vibe Coding 时代的新质量债、理性驾驭 AI 的 SRE 可靠性工程、金融 AI Native工程实践：从研发提效到业务破局、AI Infra：算力效率决定规模化落地、AI Native 架构等 20 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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