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8月21日至22日，2026 AICon人工智能开发与应用大会在深圳举行。此次大会聚焦于AI技术的重大变革，包括数据膨胀、算力增强和AI模型的进步。会议期间，多位科技界领袖分享了他们对AI未来发展的看法。其中，Agentic AI和AI工业化落地成为讨论的热点。
DoorDash公司通过构建一套多Agent LLM系统，实现了对代码库中不再活跃的Feature标志的自动清理。该系统结合实时实验数据、工程师审批、隔离的Git Worktree和自动化验证，成功识别并清理了50个过期的Feature标志中的45个，平均每次清理耗时13.8分钟，成本为4.79美元。相比之下，人工完成一次清理需要1到2小时。DoorDash在约623个代码仓库中管理着6万多个Fe
DoorDash 构建了一套多 Agent LLM 系统，用于自动清理代码库中不再活跃的 Feature Flag。该系统结合实时实验数据、工程师审批、隔离的 Git Worktree 和自动化验证。在针对 50 个过期 Feature Flag 的评估中，系统为其中 45 个生成了可用的 Pull Request，平均每次清理耗时 13.8 分钟，成本为 4.79 美元。相比之下，人工完成一次清
在AI时代，技术人需要重新定义自己的核心竞争力。从构建AI到驾驭AI，我们需要掌握AI Native时代的工程实践，包括AI Native架构、Agent Runtime、AI Infra等前沿技术方向。2026年QCon全球软件开发大会·上海站将聚焦这些领域，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，共同探索AI从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
阿里巴巴最近宣布了其开源项目OpenCodeReview，这是一个AI驱动的代码评审CLI工具。该工具结合了确定性流水线和动态代码分析，内置多项检测能力，如空指针异常、线程安全、XSS和SQL注入等。OpenCodeReview基于Apache 2.0协议，使用Go语言开发，避免了将本可确定性处理的工作交给AI决策。它通过拆分评审流程为多个阶段，每个阶段使用不同级别的确定性，由AI智能体完成代码分
DeepSeek Harness（DSH）是一个运行框架，旨在让AI智能体通过其工具调用。2026年8月，该框架被开源，引入了名为Jev的模型，以在智能体执行危险操作前做出快速、结构化的小决策。