在AI Coding Agent的规模化进程中，面临两大挑战：一是研发效率的提升并未直接转化为成本的降低；二是高昂的AI使用成本与低效的测试流程之间的矛盾。这要求我们重新审视并优化整个研发流程和成本治理机制，以实现真正的技术突破和商业成功。
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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。
网易游戏 AI 产品策划专家蓝师师已确认出席 “AI 原生新范式：Coding Agent 重构软件研发全流程” 专题，并发表题为《当编码不再是瓶颈：跨越 Coding Agent 规模化后的流程与成本双困局》的主题分享。当 AI Coding 在团队的渗透率和代码生成覆盖率双双突破 80% 后，研发整体周期缩短并不明显，但月度 Token 账单却一路高歌猛进，突破千万大关。所以 AI 把“写代码”提速后，出现了两个新的困局：不适配的 AI 研发协作流程与难以治理的 AI 使用成本。
本次分享将完整拆解两大困局的解法：
如何通过 SDD 的全环节引入，重构研发协作全流程，解决需求质量和测试效率问题；
如何通过 Auto 模型智能路由、本地代码知识图谱、上下文治理等方式，逐步降低 AI 使用成本，提高 Coding Agent 的 ROI。
蓝师师，香港中文大学 CS 硕士，网易游戏 AI 产品策划专家，专注于游戏研发全流程提效与企业级智能知识服务搭建。她在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
AI 将编码环节大幅提速后，为何需求交付缩短周期未能与高额账单相匹配？
回顾自研 AI Coding 工具在网易游戏的演进历程。
Coding Agent 规模化落地后绕不开的两道困局
流程：研发瓶颈被转移到代码编写的需求上游与测试下游环节。写得快，不等于写得对、测得完。
成本：开发者在模型“降本”与“降智”之间走钢丝。Token 花得多，不等于用得对、做得好。
2. 研发流程重塑篇：全环节引入 SDD，重构研发协作全流程，解决需求质量和测试效率问题。
需求上游：SDD 左移至策划，让需求说得清。
测试下游：SDD 延续至 QA，让测试测得准。
从 Harness Engineering 到 Looping Engineering。
3. AI 成本治理篇：全流程逐级优化，不被账单牵着鼻子走。
本地代码知识图谱：不做漫无目的的地毯式代码检索。
模型智能路由：杀鸡焉用牛刀，让合适的模型做合适的事情。
上下文治理：Agent 链路指导多环节优化。
4. 长线运营：AI Coding 规模化落地三支柱。
工具建设：周边生态重于 Agent 本身。
文化建设：让 Spec First 与 Token 经济学深入人心。
流程建设：用数据倒逼流程改造。
5. 总结与展望：从“个人提效”到“组织智慧”。
这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
如何改进流程与配套工具，调动研发链上的全职能参与 SDD。
如何在成本治理和效果保障上取得平衡。
听众收益
一套可复制的 SDD 落地实战。
一份规模化 Coding Agent 的“成本治理工程清单”。
AI 时代组织能力升级的长线运营策略。
除此之外，本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全：从风险到可控、端侧智能与 AI 原生终端、AI Agent 高价值商业场景实战等 11 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+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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